¿Qué es una prueba de homogeneidad y para qué se utiliza?

Una prueba diferente, llamada prueba de homogeneidad, se puede usar para sacar una conclusión sobre si dos poblaciones tienen la misma distribución. Para calcular el estadístico de prueba de homogeneidad siga el mismo procedimiento que con la prueba de independencia.

El supuesto de homogeneidad de varianzas, también conocido como supuesto de homocedasticidad, considera que la varianza es constante (no varía) en los diferentes niveles de un factor, es decir, entre diferentes grupos.

Para considerar las dos muestras homogéneas, el valor de éste para un grado de libertad (el usado cuando se emplean dos muestras solamente) y para un valor habitual de confianza del 95%, no debe superar a 3,84. En caso de que c2 fuera mayor de este valor, las muestras no serían homogéneas.

En un contraste de homogeneidad se escoge una de las variables y para cada uno de sus posibles valores se toma una muestra aleatoria, de tamaño prefijado, de individuos con ese valor para esa variable; su unión forma una muestra estratificada en el sentido de la Sección 2.1.

Si el valor p de la prueba de Levene es superior a 0.05, las varianzas no son significativamente diferentes entre sí (es decir, se cumple el supuesto de homogeneidad de la varianza).

El índice de homogeneidad corregido se obtiene por medio del coeficiente de correlación entre la puntuación del ítem y la puntuación total de la escala (eliminado, por supuesto, ese ítem).

La prueba más usada para contrastar si varias muestras son homocedásticas (tiene la misma varianza) es la prueba de Bartlett. En el caso de que las muestras no sean homocedásticas, no se puede, en principio, realizar el análisis de la varianza.

La prueba de homogeneidad permite conocer si los datos obtenidos provienen de una misma población. Para el caso en estudio, se realizó la prueba de homogeneidad se tomaron como variables el tiempos entre arribos y los procesos de validación, alistamiento y registro/entrega para cada una de las dispensarios.

Las pruebas chi-cuadrado son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidad (o densidad) de una o dos variables aleatorias.

Que una muestra sea representativa nos da mayor certeza de que las personas que están incluidas sean las que necesitamos, además reducimos un posible sesgo. Por eso si queremos evitar la inexactitud en nuestras encuestas hay que tener una muestra representativa y equilibrada.

Una mezcla homogénea es la unión de dos o más sustancias en la que no se distinguen las sustancias originales. Los elementos que componen la mezcla homogénea no pueden diferenciarse a simple vista, pero son separables físicamente pues entre ellos no tiene lugar una reacción química.

Las mezclas homogéneas son aquellas en donde 2 o más sustancias mantienen una composición y propiedades uniformes en toda la mezcla apreciando una sola fase, mientras que las mezclas heterogéneas no mantiene la uniformidad a la vista y tienen dos o más fases.

Sustantivo femenino. Propiedad de una variable aleatoria que tiene varianza finita constante. Antónimo: heterocedasticidad. Del griego Homos (igual) y cedastitis (dispersión).

Cuando la muestra es como máximo de tamaño 50 se puede contrastar la normalidad con la prueba de shapiro Shapiro-Wilk.

La prueba H de Kruskal-Wallis es una prueba no paramétrica basada en el rango que puede utilizarse para corroborar si existen diferencias relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos de una variable independiente en una variable dependiente ordinal o continua.

En estadística, la prueba de Bartlett se utiliza para probar si k muestras provienen de poblaciones con la misma varianza. A las varianzas iguales a través de las muestras se llama homocedasticidad u homogeneidad de varianzas.

En estadística, la prueba de Levene​ es una prueba estadística inferencial utilizada para evaluar la igualdad de las varianzas para una variable calculada para dos o más grupos. Algunos procedimientos estadísticos comunes asumen que las varianzas de las poblaciones de las que se extraen diferentes muestras son iguales.

Las pruebas de normalidad verifican si una población difiere significativamente de una distribución normal. Disponible en Excel con el software estadístico adicional XLSTAT. Utilice esta herramienta para probar si se puede considerar que una muestra está distribuida según una ley normal.

Cronbach (15). Es un índice usado para medir la confiabilidad del tipo consistencia interna de una escala, es decir, para evaluar la magnitud en que los ítems de un instrumento están correlacionados (3,17).

El alfa de Cronbach es un coeficiente que toma valores entre 0 y 1. Cuanto más se aproxime al número 1, mayor será la fiabilidad del instrumento subyacente. El resultado negativo que aparece en la tabla 1 denota un alto grado de inconsistencia interna del examen hasta tal punto que no se justifica el cálculo de alfa.

La consistencia interna se calcula con la fórmula 20 de Kuder-Richardson para las escalas dicotómicas y el coeficiente de alfa de Cronbach para escalas politómicas. La consistencia interna se considera aceptable cuando se encuentra entre 0,70 y 0,90.

Causas frecuentes de ausencia de homocedasticidad

Esto generalmente ocurre cuando se ha dispuesto arbitrariamente el orden de las observaciones generando, casualmente, que existan observaciones con grandes valores en una determinada variable explicativa y lo mismo con valores pequeños de esta misma variable.

En presencia de heterocedasticidad se cometerá un error al calcular la varianza, esto implica, básicamente, que el contraste de la “t” de student, no podrá comprarse con los valores de referencia y lo mismo para los contraste que tienen origen en la varianza estimada.

heterocedasticidad se define como uno de los problemas que pueden presentar los modelos de regresión lineal, cuando las varianzas de sus perturbaciones o errores no son constantes para todas las observaciones de la muestra.

Las pruebas estadísticas de heterogeneidad se utilizan para evaluar si la variabilidad observada en los resultados de los estudios tamaño del efecto es mayor a la que cabría esperar por azar. Sin embargo, estas pruebas tienen escasa potencia estadística. (Véase también homogeneidad ).

La principal diferencia que hay que recordar entre ambas es que la prueba de independencia busca una asociación entre dos variables categóricas dentro de la misma población, mientras que la prueba de homogeneidad determina si la distribución de una variable es la misma en cada una de varias poblaciones (asignando así ...