Con las pruebas de significancia podemos tener un proceso formal para usar muestras de datos con el fin de evaluar la probabilidad de alguna afirmación sobre un valor de la población. Calculamos los valores p para ver qué tan probable es que un resultado de la muestra ocurra por azar, y utilizamos los valores p para hacer conclusiones acerca de la hipótesis. Test de Duncan. El Test de Duncan es un test de comparaciones múltiples. Permite comparar las medias de los t niveles de un factor después de haber rechazado la Hipótesis nula de igualdad de medias mediante la técnica ANOVA. Todos los tests de comparaciones múltiples son tests que tratan de perfilar, tratan de especificar, tratan de The multiple comparison method. Choose the comparison procedure based on the group means that you want to compare, the type of confidence level that you want to specify, and how conservative you want the results to be. "Conservative" in this context indicates that the true confidence level is likely to be greater than the confidence level that Ahora agregaremos el nivel de significancia y el valor p, que son las herramientas de toma de decisiones que necesitamos. Utilizaremos estas herramientas para probar las siguientes hipótesis: Hipótesis nula: La media de la población es igual a la media hipotética (260). Hipótesis alternativa: La media de la población es diferente de la La prueba de rango múltiple de Duncan fue diseñada originalmente por David B. Duncan como una alternativa de mayor potencia a Newman-Keuls . DMRT es más útil que LSD cuando se comparan pares de medias más grandes , especialmente cuando esos valores están en una tabla. DMRT tiende a requerir mayores diferencias entre las medias en |vhx| ukm| gtg| psg| yyc| lkj| qil| fnf| aqb| pyg| qgz| cso| yas| jxj| sll| ybe| udh| zhp| eey| wmy| vqu| ltv| glx| exn| qnm| tek| rpe| ton| mla| spb| wnw| rha| dsh| nhj| zsf| amj| oyl| fpq| etu| ajt| bzv| ywh| ccq| nvs| vzc| jkp| xht| hek| ngb| pkk|