El Test de Bonferroni recibe su
nombre del matemático italiano Carlo Emilio Bonferroni quien trabajó
ampliamente en teoría de la probabilidad.
Este test permite comparar las
medias de los t niveles de un factor después de haber rechazado la hipótesis
nula (Ho) de igualdad de medias mediante la técnica ANOVA.
Ajusta el nivel de significación
en relación al número de pruebas estadísticas realizadas simultáneamente sobre
un conjunto de datos.
Es un test de comparaciones
múltiples.
En este procedimiento se fija un
nivel de significación α que se reparte entre cada una de las comparaciones
consideradas y se utiliza la desigualdad de Bonferroni.
El Test de Bonferroni se basa en
la creación de un umbral por encima del cual la diferencia entre las dos medias
será significativa y por debajo del cual esa diferencia no lo será de
estadísticamente significativa.
Suele ser bastante conservador y
se utiliza más que todo cuando no son muchas las comparaciones a realizar y
además, los grupos son homogéneos en varianzas. Una aproximación muy buena para
su cálculo consiste en multiplicar el valor original de p, por el número de
comparaciones posibles a realizar.
El método de Bonferroni ajusta el
nivel de confianza para cada intervalo individual, de manera que el nivel de
confianza simultáneo resultante sea igual al valor que ha especificado.
Los intervalos de confianza más
amplios de Bonferroni proveen estimaciones menos precisas del parámetro de
población, pero limitan a un máximo de 5 % la probabilidad de que uno o más de
los intervalos de confianza no contenga el parámetro.
4 comentarios:
No termino de comprenderlo bien. Claro, yo no soy estadístico ni nada.
Pero sí lo he aplicado, es decir, una analista que he contratado lo ha aplicado en alguno de mis trabajos de investigación.
Un saludo!
Yo he oído del test de Dunnett con ANOVA. Es más o menos lo mismo?
¿El Test se usa normalmente después de aplicar ANOVA?
Saludos.
Saludos.
Andrea, no es exactamente lo mismo, pero tanto Dunnett como Bonferroni son Post-test, o Test aplicados luego de ANOVA, para identificar el origen de las diferencias.
Antonio, si, como le comentaba a Andrea, se utiliza normalmente luego de aplicar ANOVA, una vez determinada la diferencia estadísticamente significativa, para identificar entre cuáles grupos existe la dicha diferencia.
Gracias a todos por visitar y comentar!
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