Estimación del nivel de significancia real de la prueba de Mann-Whitney ante violaciones a los supuestos estándar usando simulación Montecarlo

• David Sotres-Ramos ^[1] ; Luis E. Castillo-Márquez ^[2]
  1. [1] Colegio de Postgraduados

     Colegio de Postgraduados

     México

     
  2. [2] Universidad Autónoma Chapingo

     Universidad Autónoma Chapingo

     México

     
• Localización: Agrociencia, ISSN 2521-9766, ISSN-e 1405-3195, Vol. 34, Nº. 1, 2000, págs. 69-74
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimation of the real significance level of the Mann-Whitney test under violations to the standard assumptions using Montecarlo simulation
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• Resumen
  • español

    Con el uso de la simulación Montecarlo se estimó el nivel de significancia real de la prueba de Mann-Whitney (MW) para cada una de 120 distribuciones pertenecientes a la Familia de Distribuciones Generalizada de Ramberg, en las cuales se violaron los supuestos estándar de la prueba de referencia. El objetivo fue identificar el tipo de distribuciones que maximizan la discrepancia entre el nivel de significancia real y el nominal. Se encontró que en las situaciones donde n1 π n2 y la población con mayor desviación estándar es la que tiene menor tamaño de muestra, entonces el nivel de significancia real toma valores hasta de tres veces el valor del nivel de significancia nominal. Por lo tanto, la prueba de MW no debe aplicarse cuando las dos poblaciones a comparar tienen diferentes varianzas ya que esto puede ocasionar un nivel de significancia real demasiado grande

  • English

    Using Montecarlo simulation we computed an approximation for the true significance level of the Mann-Whitney (MW) test for each of 120 distributions belonging to the Ramberg’s Generalized Family of Distributions for which the standard assumptions of the MW test were not satisfied. Our main objective was to identify those distributions which maximize the discrepancy between the true and the nominal significance level. We found that for situations where n1 π n2 and the population with greater standard deviation also has smaller sample size, then the true significance level may take values up to three times the value of the nominal significance level. Therefore one should not apply the MW test when the two populations have different variances because this can result in very high values of the true significance level