Psicología, Deporte y Actividad Física. Investigaciones Aplicadas | Page 280

Para complementar las conclusiones del análisis de varianza, deben hacerse pruebas de rangos
o contrastes que comparen los grupos por pares para localizar las diferencias.
Entre las pruebas de rangos las más populares son la prueba de Duncan y la prueba de Scheffé.
La primera parte del ranqueo de las medias de grupo de la más pequeña a la mayor y usa la
distancia o número de pasos entre dos medias como parte del valor del rango; Esto lo logra de
manera que mientras más grande es el número de grupos a comparar, más difícilmente se
obtienen diferencias significativas. La segunda es conservadora en las comparaciones y
encuentra las diferencias significativas si son muy marcadas.
La aplicación de las pruebas de rangos cuando los grupos que se comparan son similares diseños equilibrados- ayuda a formar grupos homogéneos, es decir, subconjuntos de la familia
de grupos independientes que tienen medias similares.
Cuando fallan las hipótesis de normalidad de las variables o de homogeneidad de sus
varianzas -especialmente si el diseño no es equilibrado-, la comparación de los grupos
independientes debe hacerse con un análisis de varianza no paramétrico.
Entre las alternativas no paramétricas se utiliza frecuentemente la prueba de Kruskal-Wallis.
Este exige que la variable a comparar tenga, al menos, nivel de medición ordinal y constituye
la extensión natural de la prueba de Mann-Whitney para la comparación de dos grupos.
La prueba de Kruskall-Wallis verifica la hipótesis fundamental de igualdad de distribución de
las variables en los p grupos. Para ello se asignan rangos a los valores de las variables en toda
la población como lo realiza la prueba de Mann-Whitney. Luego se examina si los rangos de
estas variables se intercalan adecuadamente entre los grupos.
La prueba de Kruskal-Wallis no tiene asociado una prueba de rango específico, pero como tal
se puede utilizar la prueba de Mann-Whitney con exigencias más alta para la significación.
b) Se comparan más dos momentos para corroborar estadísticamente si existen cambios
significativos entre ellos respecto a lo que se mide.
Se aplican pruebas de hipótesis de comparación horizontal:
La instrumentación de un análisis de varianza paramétrico de comparación horizontal no es
tan fácil. Existe, en cambio, un análisis de varianza horizontal no paramétrico -Prueba de
Friedman- que puede utilizarse para cualquier variable con nivel de medición al menos ordinal
y, en particular, para variables aleatorias continuas con o sin distribución normal. Esta prueba
de Friedman ranquea para cada caso los valores de la variable en los k momentos con valores
enteros de 1 a k y luego compara estos órdenes a nivel de grupo.

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