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¿Por qué obtengo resultados inconsistentes de la prueba de rangos con signo de Wilcoxon y la prueba de Kruskal-Wallis?

Estoy haciendo un estudio sobre los 3 fármacos, la comparación de la respuesta pre-post tratamiento. Mi objetivo es saber si estos medicamentos son eficaces y que uno es mejor. Yo no paramétricos, ya que los resultados no fueron distribuidos normalmente y no son transformables. Dos medicamentos son eficaces con una diferencia significativa en la prueba de Wilcoxon firmado y una tercera no mostró diferencia significativa. Sin embargo, cuando la comparación de la post-resultados mediante el test de Kruskal-Wallis, no se observó diferencia significativa y la pre-resultados no mostró diferencias significativas entre estos grupos mediante el test de Kruskal-Wallis así. ¿Por qué es eso? ¿Puedo elegir el mal de las pruebas?

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zowens Puntos 1417

Lo que siempre se debe tener en cuenta, es que La Diferencia Entre "Importante" y "No Significativo" no es Estadísticamente Significativa , hay un buen papel con este título, por Gelman y la Popa, que os enlazo aquí, pero la idea es muy simple. Aquí es cómo empiezan explicando que:

Considere la posibilidad de dos estudios independientes con estimaciones del efecto y los errores estándar de 25±10 y de 10±10. El primer estudio es estadísticamente significativa al nivel del 1%, y el segundo no es estadísticamente significativa, siendo sólo un error estándar de distancia de 0. Por lo tanto, sería tentador llegar a la conclusión de que hay una gran diferencia entre los dos estudios. De hecho, sin embargo, la diferencia no es ni siquiera cerca de ser estadísticamente significativa: la diferencia estimada es de 15, con un error estándar de $\sqrt{10^2+10^2}=14$.

En su caso, al realizar tres pruebas de Wilcoxon, usted puede obtener los valores de p ej. $0.045$, $0.045$, y $0.055$. Dos primeros son "significativos", según el común de la $p<0.05$ criterio, y la tercera no es. Sin embargo, la diferencia entre los valores de p es muy pequeño, por lo que es muy posible, que si se comparan tres grupos entre sí, entonces usted no conseguirá ninguna diferencia significativa. Que parece ser exactamente su caso.

Además: hacer el test de Kruskal-Wallis en el pre y post de las medidas por separado no es probablemente el mejor enfoque. Usted puede restar pre post y hacer un test de Kruskal-Wallis en estas diferencias. Por supuesto, es todavía posible (como se explico anteriormente) que usted no va a obtener una diferencia significativa, pero este es un enfoque más correcto.

Sólo para el estrés de nuevo: si un medicamento viene con significativas pre-post la diferencia y la otra con insignificante, es (por sí mismo) no hay razón alguna para creer que un medicamento es mejor que el otro. Por desgracia, es una muy extendido el error.

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Sean Hanley Puntos 2428

Esas pruebas son las pruebas a diferentes hipótesis. No veo ninguna razón para sorprenderse de que no estén de acuerdo en las respuestas a diferentes preguntas. Además, los exámenes de la misma hipótesis, pero que funcionan de forma diferente o hacer diferentes supuestos que pueden dar resultados inconsistentes si los valores de p son todos alrededor de el umbral de significancia alfa.

Con respecto a lo que debe hacer aquí, si usted tiene pre y post de los datos en tres de las drogas y quiero ver si difieren, yo podría restar pre post y ejecutar un test de Kruskal-Wallis en los tres conjuntos de diferencias. Que se revise para ver si el pre-post de los cambios difieren entre los medicamentos. Si que es importante, que usted podría utilizar Mann-Whitney U-test con diferentes pares de los medicamentos (posiblemente con algunas alfa de corrección), de nuevo con las diferencias, a ver qué fármacos diferentes.

Por otro lado, si lo que queremos es sólo para saber si el post difiere de pre para cada una de las tres drogas, pero no son la comparación de las drogas, se puede ejecutar la Wilcoxon signed rank test tres veces (de nuevo, posiblemente con algunas alfa de la corrección).

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