Prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney: mitos y realidades



Título del documento: Prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney: mitos y realidades
Revista: Revista mexicana de endocrinología metabolismo & nutrición
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000385816
ISSN: 2339-9643
Autores: 1
Instituciones: 1Instituto Mexicano del Seguro Social, Centro Médico Nacional Siglo XXI, México, Distrito Federal. México
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 2
Número: 1
Paginación: 18-21
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español La prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) con frecuencia se usa para comparar medias o medianas de dos conjuntos independientes, posiblemente con distribución no normal. Esto no es correcto, y puede conducir a un análisis equívoco. La prueba de WMW establece la diferencia de dispersión de datos de un grupo con respecto a otro. Hacemos énfasis en el uso adecuado de esta prueba. La prueba de WMW es usada como una alternativa para dos muestras independientes de la prueba t de Student. Se hizo un análisis de 100 artículos de publicaciones médicas indexadas y no indexadas nacionales e internacionales, y se observó que la prueba de WMW se usa equívocamente. La prueba de WMW no es exactamente una prueba de medianas, sino que lo importante es la diferencia en la distribución. La prueba de WMW permite encontrar diferentes conclusiones que dependen de la forma y distribución de los datos. Los métodos no paramétricos se basan en el ordenamiento de los datos por su magnitud y en remplazar éstos por la cuantía de los rangos
Resumen en inglés The Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) test is frequently used to compare means and medians of two independent sets with a possible non-normal distribution. This is not correct and can lead to an incorrect analysis. The difference in the data spread of one group compared to another is established by the WMW test. We emphasize the adequate use of this test. The WMW test is used as an alternative of two independent samples of the t-Student test. An analysis was carried out of 100 indexed and non-indexed, medical articles, national, and international, and it was observed that the WMW test was used unequivocally. Thus, the WMW test is not exactly a medians test, but what is important is the spread difference. The WMW test allows us to reach different conclusions that depend on the shape and distribution of data. The non-parametric methods are based on the ordering of data by magnitude and to replace these data by rank counting
Disciplinas: Medicina,
Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Estadística médica,
Análisis estadístico,
Dispersión de datos,
Prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney
Keyword: Medicine,
Mathematics,
Applied mathematics,
Medical statistics,
Statistical analysis,
Data dispersal,
Wilcoxon-Mann-Whitney test
Texto completo: Texto completo (Ver PDF)