U de Mann Whitney

U de Mann Whitney

1. Propuesto por Frank Wilcoxon en 1945

   • Se utiliza para comparar dos grupos de rangos (medianas) y determinar que la diferencia no se deba al azar (que la diferencia sea estadísticamente significativa).
     • Universidad de Guadalajara, Centro Universitario de Tonalá, Licenciatura en Salud Pública, Análisis Multivariado, Orozco Rodríguez Naomy Estefanía
   • Para muestras de igual tamaños y extendido a muestras de tamaño arbitrario como en otros sentidos por Henry B. Mann y D. R. Whitney en 1947.

2. Es una prueba no paramétrica de comparación de dos muestras independientes, debe cumplir las siguientes características:

   • Es libre de curva, no necesita una distribución específica
   • Nivel ordinal de la variable dependiente
   • La variable dependiente debe medirse a nivel ordinal o continuo
   • La variable independiente debe consistir en dos grupos
   • Debe haber independencia de las observaciones de cada grupo

3. Fórmula

   • • Donde n1 y n2 son los tamaños respectivos de cada muestra; R1 y R2 es la suma de los rangos (la suma de la posición relativa de cada individuo de la muestra) de las observaciones de las muestras 1 y 2 respectivamente. El estadístico U se define como el mínimo de U1 y U2. Los cálculos tienen que tener en cuenta la presencia de observaciones idénticas a la hora de ordenarlas. No obstante, si su número es pequeño, se puede ignorar esa circunstancia.

4. La prueba U de Mann-Whitney es una técnica estadística que se utiliza comúnmente cuando nuestros datos no cumplen ciertos requisitos para ser evaluados a través de una prueba paramétrica.

5. Ejemplo

   • Se desea probar si hay diferencias en el nivel de estrés entre enfermeras de terapia intensiva y las del servicio de urgencias en un hospital, el nivel de estrés se midió en una escala de nada, bajo, medio, alto y muy alto.
     • Incluir la V. D. en Lista Contrastar variables y la V. I. en Variable de agrupación, deben especificarse los grupos por comparar con el botón Definir grupos, en el diálogo correspondiente se capturan los códigos asignados a los grupos –en este caso terapia intensiva es el 1 y urgencias es el 2.
       • • Interpretación de resultados:
           • • En primer lugar, se presenta una descripción de los grupos comparados, la suma de rangos y un valor que representa cual grupo tiene una mediana mayor, este dato es el rango promedio, que se obtiene de dividir la suma de rangos de cada grupo entre la cantidad de casos en el grupo
               • En segundo lugar, se presentan los valores de la U de Mann-Whitney y de la razón z (ver datos en los óvalos), así como el nivel de significancia de la prueba, al haber planteado una hipótesis de dos colas se usa la significancia bilateral (ver el número en el hexágono). Si el nivel de significancia es menor o igual a 0.05 se tiene que rechazar la hipótesis nula, en este caso es mayor por lo que al no poder rechazar la hipótesis nula debemos concluir que: el nivel de estrés es igual entre los 2 grupos de enfermeras.
                 • • Reporte de resultados en estilo APA. Sin el apoyo de figuras o tablas se describen las medianas en el texto: El nivel de estrés es igual (z = -1.494, p > 0.05) entre enfermeras de terapia intensiva (Md =1) y de urgencias (Md = 2 )
                     • Utilizando figuras o tablas. El nivel de estrés es igual (z = -1.494, p > 0.05) entre enfermeras de terapia intensiva y de urgencias.

6. Decisiones para seleccionar la prueba U de Mann-Whitney • Es un problema de Comparación • VI: Área de enfermería 2 grupos independientes (enfermeras de terapia intensiva y enfermeras de urgencias) • VD: nivel de estrés Nivel de medición de la variable dependiente: ordinal • Ho: No hay diferencias en el nivel de estrés entre enfermeras de terapia intensiva y enfermeras de urgencias (Md1 = Md2 ) • Prueba estadística: Prueba U de Mann-Whitney • Regla de decisión: Si p ≤ 0.05 se rechaza Ho

7. Ruta SPSS

   • Analizar
     • Pruebas no paramétricas
       • Cuadros de diálogo antiguos
         • 2 muestras independientes.

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