Prueba de Friedman-Rafsky

¿Qué es la prueba de Friedman-Rafsky?

La prueba de Friedman-Rafsky es una prueba no paramétrica de dos muestras. La hipótesis nula es:

H0: Las muestras X y Y siguen la misma función de distribución, es decir, Fx =Fy

Esta prueba es una generalización multivariante de la prueba de Wald-Wolfowitz.

Las pruebas no paramétricas no dependen de ninguna distribución. Por tanto, pueden aplicarse incluso si no se cumplen las condiciones de validez paramétricas. Consulte nuestra guía para obtener más información sobre las diferencias entre las pruebas paramétricas y no paramétricas.

Si no está seguro de la prueba que debe utilizar, lea nuestra guía sobre la elección de la prueba adecuada según la situación.

¿Cómo ejecutar una prueba de Friedman-Rafsky en XLSTAT?

El cuadro de diálogo de XLSTAT de la prueba de Friedman-Rafsky está dividido en varias pestañas que corresponden a una variedad de opciones, que van desde la selección de datos hasta la visualización de los resultados:

Formato de los datos:

• Muestras separadas: seleccione dos tablas (una muestra con mm líneas y otra con n líneas) con un número posiblemente diferente de líneas, pero con el mismo número pp de columnas.
• Muestras fusionadas: seleccione una tabla con m+n líneas y pp variables cuantitativas. Seleccione los datos (binarios) identificando las muestras a las que corresponden los valores de los datos seleccionados.

Distancia: esta opción permite seleccionar la métrica que se desea aplicar:

• Distancia euclidiana,
• distancia de Manhattan,
• distancia de Chebychev,
• distancia de Canberra.

Árbol mínimo de distribución / Algoritmo:

Puede elegir entre tres métodos para calcular el árbol de expansión mínimo :

• Chazelle (Soft-Heap) (por defecto): el algoritmo Chazelle es un algoritmo determinista y es el más rápido (límites asintóticos más bajos) para calcular un árbol de distribución mínimo con un tiempo de ejecución de O(mα(m,n)) donde α es la inversa funcional clásica de la función de Ackermann.
• Kruskal: el algoritmo de Kruskal es uno de los algoritmos más utilizados para calcular un árbol de distribución mínimo. Es un algoritmo codicioso que se recomienda para muestras pequeñas.
• Boruvka: Es el primer algoritmo inventado para calcular un árbol de distribución mínimo. También es un algoritmo codicioso.

¿Cuáles son los resultados de la prueba XLSTAT Friedman-Rafsky?

Estadísticas descriptivas: la tabla de estadísticas descriptivas muestra las estadísticas simples para todas las variables seleccionadas. Se muestra el número de observaciones por variable y por muestra, el mínimo, el máximo, los cuartiles, la media, la varianza y la desviación estándar.

Resultados de la prueba de Friedman-Rafsky: esta tabla muestra los resultados detallados de la prueba, como el valor del estadístico W.

Resultados del árbol de distribución mínimo: esta tabla muestra el árbol de distribución mínimo. Cuatro columnas informan sobre las aristas del árbol, los nodos en los que se apoya la arista, el peso (la distancia entre dos nodos) y si los nodos proceden de la misma muestra.

Resultados de la matriz de distancias: esta tabla muestra las distancias entre cada punto de las dos muestras.

Tutorial sobre cómo ejecutar e interpretar una prueba Friedman-Rafsky

Un ejemplo está disponible en el centro de ayuda de XLSTAT explicando cómo configurar una prueba de Friedman-Rafsky en XLSTAT y cómo interpretar su resultado.