ANOVA vs. Kruskal-Wallis: Supuestos, Aplicaciones y Conceptos Clave en Estadística

Supuestos y Consideraciones del ANOVA

Impacto del Rechazo de Hipótesis en ANOVA

El Análisis de Varianza (ANOVA) se basa en ciertos supuestos fundamentales para la validez de sus resultados. El incumplimiento de estos puede afectar la precisión y fiabilidad de las conclusiones.

Homocedasticidad

La homocedasticidad implica que la variabilidad respecto al valor medio es la misma en todas las muestras. El efecto de la desigualdad de varianzas (heterocedasticidad) depende de la diferencia entre los tamaños muestrales de cada grupo. Si el diseño es balanceado (tamaños muestrales iguales), el contraste es igualmente exacto. Si el diseño no es balanceado, la heterocedasticidad puede afectar significativamente la precisión de la estimación de la varianza residual.

Aleatoriedad

La aleatoriedad en la selección de las muestras es crucial. Si este supuesto falla, los datos están sesgados y, por lo tanto, no representan a toda la población, invalidando las inferencias.

Independencia

La hipótesis de independencia de las observaciones es la más importante de todas, ya que los cálculos del ANOVA se basan fundamentalmente en esta suposición. Si las observaciones no son independientes, los resultados del ANOVA no son fiables.

Normalidad

Si se rechaza la normalidad de los residuos, no es tan crítico debido al Teorema Central del Límite (TCL), especialmente con tamaños de muestra grandes. Sin embargo, esto no aplica si las distribuciones tienen colas pesadas, lo que puede afectar la estimación de la varianza residual y, por ende, la precisión de los resultados. Las colas pesadas se refieren a puntos separados de los extremos del gráfico de distribución.

Kruskal-Wallis: Una Alternativa No Paramétrica

El test de Kruskal-Wallis es una prueba no paramétrica utilizada para contrastar si k muestras independientes provienen de la misma distribución. Se emplea como alternativa al ANOVA de un factor cuando no se cumplen los supuestos de normalidad y/o homocedasticidad.

Este test ordena de mayor a menor los n valores de una muestra, asignando a cada valor su rango (de 1 a n) según el lugar que ocupe en la muestra. Para cada muestra, se calcula la suma y las medias de sus rangos, que luego se utilizan para el estadístico de prueba.

ANOVA vs. Kruskal-Wallis: ¿Cuál Elegir?

La elección entre ANOVA y Kruskal-Wallis depende de los supuestos que se cumplan en los datos:

• Las pruebas paramétricas (ANOVA) asumen que las muestras obtenidas son aleatorias, que la distribución de los residuos sigue una distribución normal y que existe un parámetro de interés (como la media) que se busca estimar.
• En cambio, las pruebas no paramétricas (como Kruskal-Wallis) no asumen parcial o totalmente los supuestos anteriores, siendo más robustas ante la falta de normalidad o homocedasticidad.

Generalmente, ANOVA es más potente y eficiente que Kruskal-Wallis cuando se cumplen sus supuestos, ya que utiliza más información de los datos (los valores reales, no solo sus rangos). Sin embargo, si los supuestos de ANOVA no se cumplen, Kruskal-Wallis es una alternativa robusta y adecuada.

Conceptos Clave en Modelos Estadísticos

Perturbación o Error Aleatorio

La perturbación o error aleatorio representa la variabilidad de los valores observados respecto al valor medio o al valor predicho por el modelo.

Residuos del Modelo

Los residuos del modelo son las estimaciones de las perturbaciones. Representan la diferencia entre los valores observados y los valores previstos por el modelo.

Grados de Libertad de los Residuos

Los grados de libertad de los residuos se definen como la diferencia entre el número de residuos que se calculan y el número de restricciones lineales existentes en el modelo (generalmente, n – k, donde n es el número de observaciones y k el número de parámetros estimados).

Valores Anómalos o Atípicos

Los valores anómalos o atípicos son observaciones que se desvían significativamente del patrón general de los datos. En caso de existencia, se debe buscar su causa y, si se sospecha que corresponden a un error de medición o registro, considerar su descarte o un tratamiento especial.

Componentes de la Varianza en ANOVA de un Factor

En el ANOVA de un factor, la variabilidad total se descompone en dos componentes principales:

Suma de Cuadrados Inter-grupos (SC Inter)

La Suma de Cuadrados Inter-grupos mide la variabilidad entre las medias de cada grupo respecto a la media total de todas las observaciones. Refleja el efecto del factor estudiado.

Suma de Cuadrados Intra-grupos (SC Intra)

La Suma de Cuadrados Intra-grupos mide la variabilidad de cada observación respecto a la media de su propio grupo. Representa la variabilidad no explicada por el factor, es decir, el error aleatorio.

Modelo de Regresión Lineal

Análisis de la Regresión

El análisis de la regresión es una técnica estadística fundamental que investiga y modela la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Su objetivo es predecir el valor de la variable dependiente basándose en los valores de las variables independientes.

Econometría

La econometría es una disciplina que expresa las teorías económicas en términos matemáticos para verificarlas por métodos estadísticos. Permite medir el impacto de una variable sobre otra, predecir sucesos futuros y aconsejar políticas a seguir en el ámbito económico.

Residuo en Regresión

El residuo en un modelo de regresión es la diferencia entre el valor observado de la variable dependiente y el valor estimado por el modelo. Dado que no se conocen los verdaderos valores de los parámetros (β), sino solo sus valores estimados (β̂), no se manejan los verdaderos errores cometidos, sino su estimación, que es lo que se denomina residuo.