El test de Bartlett permite contrastar si más de 2 muestras presentan igualdad de varianzas (homocedasticidad). Al igual que el test de Shapiro-Wilk que sirve para contrastar la normalidad de los datos, la contrastación de la homocedasticidad es de vital importancia porque otros muchos análisis estadísticos requieren la igualdad de varianzas de los datos para poder llevarlos a cabo.
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Contraste de hipótesis
- H0: las muestras presentan varianzas iguales
- H1: las muestras presentan varianzas distintas
El archivo de datos para poder realizar el ejemplo lo podemos descargar aquí. En el punto a4 de la imagen siguiente tenemos que seleccionarlo donde lo hayamos descargado.
Resultados e interpretación
El resultado del test de Bartlett se muestra a continuación:
> tapply(Bartlett$Datos, Bartlett$Grupos, var, na.rm=TRUE) Muestra1 Muestra2 Muestra3 144.56204 65.20059 126.32917 > bartlett.test(Datos ~ Grupos, data=Bartlett) Bartlett test of homogeneity of variances data: Datos by Grupos Bartlett's K-squared = 4.7484, df = 2, p-value = 0.09309 Interpretación: como el p-valor es 0.09309, y éste es un valor mayor de 0.05, aceptamos la hipótesis nula (H0). Esto nos indica que nuestras tres muestras presentan varianzas iguales.
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7 comentarios en «Test de Bartlett para contrastar la homocedasticidad de más de 2 muestras usando R Commander»