De sobra sabemos que para realizar un ANOVA de un factor se deben tener en cuenta, entre otras cosas, dos supuestos: la normalidad de los datos y la homogeneidad de las variables. Cuando la normalidad de los datos no se satisface, se recomienda sustituir la prueba de ANOVA por la prueba de Kruskal-Wallis, que es lo que se ha visto en la entrada anterior.
Prueba F de Welch
¿Qué pasa cuando se satisface el supuesto de normalidad pero no el supuesto de homogeneidad? Pue que, básicamente, hay que realizar la prueba F de Welch, tal y como se muestra en la siguiente imagen.
Procedimiento
La prueba F de Welch se aplica desde el menú Análisis, ANOVA y ANOVA de un factor (no desde el apartado inferior ANOVA).
Como se puede ver en la imagen superior, debemos seleccionar la Prueba de homogeneidad (y la de normalidad si no se ha verificado aún) en el apartado Comprobaciones de supuestos para verificar si es significativo el test de Levene. Entonces, si la p es inferior a 0,050 debemos asumir que no hay homogeneidad de varianzas entre los grupos y que, por tanto, se requieres solicitar la opción de No asumir iguales (Welch) en el apartado de Varianzas.
Resultados e interpretación
Los resultados de este análisis son muy similares que los resultados de un ANOVA. Simplemente se recomienda reportar la F junto con los grados de libertad 1 y los grados de libertad 2 (entre paréntesis) seguidos del p-valor. En esta ocasión no es posible extraer el tamaño del efecto. Por supuesto, las pruebas post-hoc se interpretan de una manera similar a lo que hemos visto en la entrada del ANOVA. Haz clic en el siguiente botón para recordarlo.
Seguir aprendiendo
En la siguiente entrada descubriremos en qué consiste la prueba Chi-cuadrado de bondad de ajuste. Haz clic en el siguiente botón para acceder al contenido:
Jacob Sierra Díaz y Alti
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