Datos clave
- Categoría
- Matemáticas, fechas y finanzas
- Tipos de entrada
- select, textarea, number
- Tipo de salida
- json
- Cobertura de muestras
- 4
- API disponible
- Yes
Resumen
Esta calculadora permite realizar la prueba de rangos con signo de Wilcoxon, un método estadístico no paramétrico diseñado para comparar dos muestras relacionadas o mediciones repetidas. Es la alternativa ideal a la prueba t de Student para muestras dependientes cuando los datos no siguen una distribución normal, permitiendo determinar si existen diferencias significativas entre grupos de datos pareados o valores de diferencia directa.
Cuándo usarlo
- •Cuando se comparan dos mediciones del mismo grupo de sujetos (antes y después) y los datos no siguen una distribución normal.
- •Al analizar muestras pareadas con escalas ordinales o distribuciones altamente asimétricas.
- •Para evaluar si la mediana de las diferencias entre dos muestras relacionadas difiere significativamente de cero.
Cómo funciona
- •Seleccione el modo de entrada: muestras pareadas (antes/después) o valores de diferencia directa.
- •Ingrese los datos numéricos separados por comas y defina la hipótesis alternativa (bilateral, mayor o menor).
- •El sistema calcula las diferencias, asigna rangos a los valores absolutos y suma los rangos de los signos positivos y negativos.
- •Se genera el estadístico W, el valor p y la decisión de rechazo de la hipótesis nula basada en el nivel de significancia alfa configurado.
Casos de uso
Evaluación de la eficacia de un tratamiento médico comparando el estado de salud de los pacientes antes y después de la intervención.
Comparación de puntuaciones de satisfacción de clientes antes y después de implementar un cambio en el proceso de soporte.
Análisis de rendimiento académico de estudiantes en dos exámenes diferentes realizados bajo condiciones controladas.
Ejemplos
1. Evaluación de tratamiento para la presión arterial
Investigador clínico- Contexto
- Un investigador mide la presión sistólica de 7 pacientes antes y después de administrar un nuevo fármaco para la hipertensión.
- Problema
- Los datos no presentan una distribución normal y se necesita confirmar si el fármaco redujo efectivamente la presión.
- Cómo usarlo
- Seleccione 'Muestras pareadas', ingrese los valores iniciales en 'Valores antes' y los resultados tras el fármaco en 'Valores después'.
- Configuración de ejemplo
-
inputMode: paired-samples, alternative: less, alpha: 0.05 - Resultado
- El sistema devuelve un valor p de 0.019, permitiendo rechazar la hipótesis nula y confirmando que el tratamiento es efectivo.
2. Prueba de usabilidad de software
Especialista en UX- Contexto
- Se registra el tiempo en segundos que tardan 5 usuarios en completar una tarea en la versión antigua frente a la versión nueva de una app.
- Problema
- Determinar si la nueva interfaz permite completar la tarea en menos tiempo de forma estadísticamente significativa.
- Cómo usarlo
- Ingrese los tiempos de la versión antigua en 'Valores antes' y los de la nueva en 'Valores después'.
- Configuración de ejemplo
-
inputMode: paired-samples, alternative: greater, alpha: 0.05 - Resultado
- Se obtiene el estadístico W y la suma de rangos para validar si la mejora en el tiempo de ejecución es consistente entre los usuarios.
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre esta prueba y la prueba t pareada?
La prueba de Wilcoxon es no paramétrica y no requiere que los datos sigan una distribución normal, a diferencia de la prueba t.
¿Qué sucede con las diferencias iguales a cero?
Generalmente, las diferencias de cero se excluyen del análisis y el tamaño de la muestra efectiva se reduce en consecuencia.
¿Cuándo debo elegir una hipótesis bilateral?
Use la opción bilateral cuando desee detectar cualquier diferencia significativa, sin importar si el valor aumentó o disminuyó.
¿Qué significa un valor p menor que alfa?
Significa que existe evidencia estadística suficiente para rechazar la hipótesis nula y concluir que hay una diferencia significativa.
¿Puedo ingresar directamente las diferencias?
Sí, el modo de entrada permite introducir los valores de diferencia ya calculados en lugar de las muestras individuales.