Esta aplicación web interactiva permite evaluar diferentes métodos estadísticos para la comparación de dos muestras, basados en la guía de Evaluación de Calidad de Datos: Métodos Estadísticos para Profesionales (EPA QA/G-9S) de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos.
Seleccione un método estadístico, introduzca sus datos (separados por espacios, comas o en líneas separadas) y obtenga resultados con interpretaciones estadísticas y la opción de exportar a PDF.
La comparación de dos poblaciones es una tarea común en el análisis de datos ambientales. Los métodos que se presentan en esta aplicación están divididos en dos grandes categorías:
Asumen que los datos siguen una distribución específica (generalmente normal). Son más potentes cuando se cumplen sus supuestos.
No requieren que los datos sigan una distribución específica. Son más robustos frente a valores atípicos.
La prueba t para dos muestras independientes con varianzas iguales (prueba t de Student) es un método paramétrico que compara las medias de dos grupos independientes cuando se asume que ambas poblaciones tienen la misma varianza.
Estadístico t = (x̄₁ - x̄₂) / (s_p √(1/n₁ + 1/n₂))
Donde s_p = √[((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²) / (n₁+n₂-2)]
Grados de libertad = n₁ + n₂ - 2
La prueba t de Welch es una adaptación de la prueba t de Student que no asume igualdad de varianzas, lo que la hace más robusta.
Estadístico t = (x̄₁ - x̄₂) / √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂)
Grados de libertad ≈ ((s₁²/n₁ + s₂²/n₂)²) / [((s₁²/n₁)²/(n₁-1)) + ((s₂²/n₂)²/(n₂-1))]
La prueba t para muestras pareadas compara las medias de dos grupos relacionados, como mediciones de antes y después.
Estadístico t = d̄ / (s_d / √n)
Donde d̄ es la media de las diferencias y s_d es su desviación estándar.
Grados de libertad = n - 1
La prueba de Wilcoxon es la alternativa no paramétrica a la prueba t pareada. Se usa cuando no se puede asumir normalidad en las diferencias.
La prueba de Mann-Whitney es la alternativa no paramétrica a la prueba t para muestras independientes. Compara las distribuciones de dos grupos.