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son las medias que están difiriendo entre sí, podría ser el grupo A contra el B, o el B contra el C, el A contra el C, (...) o todos entre si.
Imagínate que la dieta A es el control, y las dietas B, C y D alternativas más saludables. El ANOVA ha encontrado diferencias significativas para el factor “Dieta” sin embargo, ¿cómo sabrías cuál de ellas ha tenido el efecto significativo con respecto al control? A lo mejor las dietas B y C son variaciones de la dieta estándar (A), que difieren estadísticamente entre sí, pero no contra el control. Para responder a esta pregunta podemos hacer una prueba de comparación múltiple que va a comparar las medias entre sí. Hay muchas pruebas de tipo post-hoc, nosotros vamos a usar Tukey’s Honest Significant Difference test (Tukey HSD). Es similar al LSD, que puedes explorar por ti mismo.
Las condiciones que deben de cumplirse en la prueba Tukey’s Honest Significant Difference son las mismas que para la ANOVA:
1. Las observaciones son independientes entre sí y con respecto a otros grupos.
2. Los grupos están normalmente distribuidos.
3. La varianza entre grupos se distribuye de manera comparable (homocedasticidad de la
varianza).
El comando que se utiliza, como en el caso anterior, es muy sencillo: TukeyHSD(aov(Y∼A)
Donde “y” es tu variable dependiente, en este caso el peso, y “A” es tu variable independiente, es decir, la dieta A, B, C o D. Esta función la hemos almacenado bajo el nombre f1, de manera que también podemos hacer:
En los resultados obtenidos se puede leer en la primera columna que grupos se están comparando. Por ejemplo, la primera fila indica que R ha comparado el grupo b con el grupo a (dieta a versus dieta b). La diferencia entre las 2 medias se da en la columna "diff". Columnas “lwr”
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