Prueba de la mediana de Mood: tutorial en Excel

Este tutorial le mostrará cómo ejecutar una Prueba de Mood para comparar medianas de esta guía.

Datos para una prueba de Mood para comparar medianas

Los datos provienen de un estudio en el que se analizaron cuatro diferentes métodos de cultivo de maíz. Esto tiene por objeto evaluar el rendimiento por acre. Estos datos ya han utilizado en el libro de Conover [Conover W.J. (1999). Practical Nonparametric Statistics, 3rd edition, Wiley]. Nuestro objetivo es poner a prueba si las medianas son los mismos cualquiera que sea el método de cultivo.

Configuración de una prueba de Mood sobre k muestras independientes en Excel

Una vez activado XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT / Pruebas no paramétricas / Prueba de Mood, o bien haga clic en el botón correspondiente del menú Pruebas no paramétricas (véase más abajo).

Una vez que haya hecho clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo.

El formato del conjunto de datos es tal que tenemos una variable por muestra. Podemos usar la opción Una columna por variable cuando los datos están en una columna y las etiquetas en otra.

En la pestaña Opciones, se proponen tres enfoques para calcular / estimar el valor de p. También se puede modificar el nivel de significación α. A continuación, dejamos las opciones por defecto, es decir, un nivel de significación α = 5% y la opción asintótica para estimar el valor de p.

Los cálculos comienzan tras hacer clic en OK. Los resultados se muestran seguidamente en una nueva hoja.

Interpretación de los resultados de una prueba de Mood en Excel

Los primeros resultados que se muestran son los estadísticos de las muestras. A continuación, se muestran los resultados de la prueba de Mood y las comparaciones múltiples por pares.

Seguidamente aparecen los resultados de la prueba de Mood para el conjunto de datos disponibles. Puesto que el valor p está bajo el nivel de significación (5%), podemos rechazar la hipótesis nula.

Disponemos también en XLSTAT de otras opciones tales como comparaciones múltiples utilizando test de Mood.