Cómo realizar la prueba de la mediana de Mood en R

Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por Luis Benites.

La prueba de la mediana de Mood se utiliza para comparar las medianas de dos o más grupos independientes.

La función median_test de la biblioteca de monedas se puede usar para realizar esta prueba en R, que usa la siguiente sintaxis:

median_test (respuesta ~ grupo, datos)

dónde:

  • respuesta: un vector de valores de respuesta
  • grupo: un vector de valores de agrupación
  • datos: un marco de datos que contiene la respuesta y los vectores de grupo

El siguiente ejemplo ilustra cómo utilizar esta función para realizar la prueba de la mediana de Mood en R.

Ejemplo: prueba de la mediana de Mood en R

Suponga que una maestra quiere saber si dos métodos de estudio diferentes producen puntajes de examen diferentes entre su clase de estudiantes. Para probar esto, asigna aleatoriamente a 10 estudiantes para que usen un método de estudio y a otros 10 estudiantes para que usen otro. Después de dos semanas, cada estudiante toma el mismo examen.

Decide utilizar la prueba mediana de Mood para determinar si la puntuación media del examen difiere entre los dos grupos.

Paso 1: crea el marco de datos.

#crear datos
método = rep (c ('método1', 'método2'), cada uno = 10)
puntuación = c (75, 77, 78, 83, 83, 85, 89, 90, 91, 97, 77, 80, 84, 84, 85, 90, 92, 92, 94, 95)
examData = data.frame (método, puntuación)

#ver datos
examData

    puntaje del método
1 método1 75
2 método1 77
3 método1 78
4 método1 83
5 método1 83
6 método1 85
7 método1 89
8 método1 90
9 método1 91
10 método1 97
11 método2 77
12 método2 80
13 método2 84
14 método2 84
15 método2 85
16 método2 90
17 método2 92
18 método2 92
19 método2 94
20 método2 95

Paso 2: Realice la prueba de la mediana de Mood.

#cargar la biblioteca de la
 biblioteca de monedas (monedas)

#realice la prueba de la mediana de Mood
mediana_prueba (puntuación ~ método, datos = examData)

#producción
	Prueba de la mediana del estado de ánimo marrón asintótico de dos muestras

datos: puntuación por método (método1, método2)
Z = -0,43809, valor de p = 0,6613
hipótesis alternativa: el verdadero mu no es igual a 0

El valor p de la prueba es 0,6613 . Dado que este valor no es inferior a 0,05, no rechazamos la hipótesis nula. No tenemos evidencia suficiente para decir que hay una diferencia estadísticamente significativa en las puntuaciones medias de los exámenes entre los dos grupos.

De forma predeterminada, esta función asigna una puntuación de 0 a las observaciones que son exactamente iguales a la mediana. Sin embargo, puede especificar que este valor sea 0,5 o 1 utilizando el argumento mid.score .

Por ejemplo, el siguiente código realiza exactamente la misma prueba de mediana de Mood, pero asigna un valor de 0.5 a las observaciones que son iguales a la mediana:

# realizar la prueba mediana de Mood 
median_test (método de puntuación, puntuación media = "0.5" , datos = datos de examen)

#producción
	Prueba de la mediana del estado de ánimo marrón asintótico de dos muestras

datos: puntuación por método (método1, método2)
Z = -0,45947, valor p = 0,6459
hipótesis alternativa: el verdadero mu no es igual a 00

El valor p de la prueba resulta ser 0,6459 , que es ligeramente más pequeño que el valor p anterior de 0,6613 . Sin embargo, la conclusión de la prueba sigue siendo la misma: no tenemos pruebas suficientes para decir que las puntuaciones medias de los exámenes entre los dos grupos son significativamente diferentes.

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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