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Actualizado el 1 de octubre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es la Homogeneidad?
Un conjunto de datos es homogéneo si está formado por cosas (es decir, personas, células o rasgos) que son similares entre sí. Por ejemplo, un conjunto de datos compuesto por estudiantes universitarios de 20 años matriculados en Física 101 es una muestra homogénea .
¿Qué es el Muestreo Homogéneo?
En el muestreo homogéneo, todos los elementos de la muestra se eligen porque tienen características similares o idénticas. Por ejemplo, las personas de una muestra homogénea pueden compartir la misma edad, ubicación o empleo. Los rasgos seleccionados son los que son útiles para un investigador. Es un tipo de muestreo intencional y es lo opuesto al muestreo de variación máxima .
Las muestras homogéneas tienden a ser:
- Pequeña.
- Formado por casos similares.
Lo contrario de una muestra homogénea es una muestra heterogénea . Para este ejemplo, podría tener una muestra heterogénea de estudiantes de 18 a 21 años en Historia 112, Química 211 y Física 101. Lo mismo es cierto para una población heterogénea (todos los elementos de la población tienen características diferentes) y una población homogénea ( todos los elementos de la población tienen las mismas características).
Homogéneo en términos más generales
En el análisis de datos , un conjunto de datos también se considera homogéneo si las variables son de un solo tipo (es decir, binarias o categóricas); si las variables son mixtas (es decir, binarias + categóricas), entonces el conjunto de datos es heterogéneo.
Si bien es común en las estadísticas usar «homogéneo» para referirse al sentido general de ser lo mismo, un conjunto de datos se puede analizar matemáticamente para ver si el conjunto de datos es homogéneo. Hay varias formas de lograr esto:
- Compara diagramas de caja de los conjuntos de datos.
- Compara estadísticas descriptivas (especialmente la varianza , la desviación estándar y el rango intercuartílico ) .
- Ejecute una prueba estadística de homogeneidad.
Pruebas Estadísticas
La ejecución de pruebas estadísticas de homogeneidad se vuelve importante cuando se realiza cualquier tipo de análisis de datos, ya que muchas pruebas de hipótesis se ejecutan bajo el supuesto de que los datos tienen algún tipo de homogeneidad. Por ejemplo, una prueba ANOVA asume que las varianzas de diferentes poblaciones son iguales (es decir, homogéneas).
Un ejemplo de una prueba es la prueba de chi-cuadrado para homogeneidad . Esto prueba para ver si dos poblaciones provienen de la misma distribución desconocida (si lo hacen, entonces son homogéneas). La prueba se ejecuta de la misma manera que la prueba estándar de chi-cuadrado; se calcula el estadístico Χ 2 y se acepta o se rechaza la hipótesis nula (que los datos provienen de la misma distribución).
Homogeneidad de la varianza
La homogeneidad de la varianza (también llamada homocedasticidad ) se usa para describir un conjunto de datos que tiene la misma varianza. Visualmente, los datos tendrán la misma dispersión en un gráfico de dispersión . Si los datos no tienen la misma varianza, mostrarán un patrón de dispersión heteroscedástico («no es lo mismo»).
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