Esta calculadora automatiza el cálculo de la prueba de suma de rangos. Es particularmente útil en escenarios donde los datos no cumplen con el supuesto de normalidad requerido por otras pruebas como la prueba t. Al ingresar datos de muestra, los usuarios pueden determinar rápidamente si existe una diferencia significativa entre dos grupos.
Calculadora de fórmula de prueba de suma de rangos
El núcleo de la Calculadora de prueba de suma de rangos se basa en la fórmula:
dónde:
- U es el estadístico de prueba,
- R1 representa la suma de los rangos en la primera muestra,
- n1 es el tamaño de la primera muestra.
Para calcular R1, todas las observaciones de ambas muestras se clasifican juntas. Luego se suman los rangos correspondientes a la primera muestra para obtener R1. Después de calcular U, su valor se compara con valores criticos del desplegable Wilcoxon distribución de suma de rangos para evaluar la significación estadística.
Tabla útil para términos estadísticos comunes
Comprender los términos estadísticos comunes es fundamental para utilizar la prueba de suma de rangos de forma eficaz. Aquí hay una tabla que define los términos esenciales y proporciona los valores críticos necesarios para la interpretación:
| Término | Definición |
|---|---|
| U | Estadística de prueba utilizada en la prueba de suma de rangos |
| R1 | Suma de rangos en la primera muestra. |
| n1 | Tamaño de la primera muestra. |
| Valor crítico | Valor umbral para determinar la importancia |
Ejemplo de calculadora de prueba de suma de rangos
Considere un estudio que compara la eficacia de dos medicamentos. Utilizando la prueba de suma de rangos, podemos determinar si existe una diferencia significativa en la eficacia entre los dos grupos. Al ingresar los rangos y tamaños de cada grupo en la calculadora, esta calcula la estadística U y la compara con los valores críticos para proporcionar un resultado claro e interpretable.
Preguntas frecuentes más comunes
La prueba de suma de rangos no requiere que los datos sigan una distribución normal, a diferencia de la prueba t, lo que la hace más versátil para datos no normales.
Una estadística de AU inferior al valor crítico indica una diferencia significativa entre las dos muestras.
Sí, es adecuado para muestras tanto pequeñas como grandes, lo que proporciona flexibilidad en diversos escenarios de investigación.