Para comprobar si dos o más grupos tienen la misma mediana.
- Metodologías: Ergonomía, Gestión de riesgos
Prueba de la mediana de Mood

Prueba de la mediana de Mood
- Análisis de varianza (ANOVA), Mejora continua, Ensayos no destructivos (END), Mejora de procesos, Optimización de procesos, Seguro de calidad, Control de calidad, Análisis estadístico, Pruebas estadísticas
Objetivo:
Cómo se utiliza:
- Un método no paramétrico prueba estadística que se utiliza para comparar las medianas de dos o más grupos independientes. Es una alternativa al método unidireccional ANOVA cuando no se cumple el supuesto de normalidad.
Ventajas
- Puede utilizarse con datos no normales; Robusto frente a valores atípicos.
Contras
- Menos potente que las pruebas paramétricas cuando los datos se distribuyen normalmente; sólo comprueba las diferencias en la mediana, no en la media.
Categorías:
- Resolución de problemas, Calidad
Ideal para:
- Comparación de las medianas de dos o más grupos, como el rendimiento de dos procesos de fabricación diferentes.
La prueba de la mediana de Mood es especialmente útil en campos como el diseño y la ingeniería de productos, donde es imperativo determinar la eficacia de distintos enfoques, materiales o procesos; puede emplearse eficazmente durante la fase de evaluación de prototipos de diseño o las fases de prueba de metodologías de fabricación. Industrias como la farmacéutica, la de bienes de consumo y la de automoción recurren a menudo a esta prueba para evaluar los resultados de distintos grupos, por ejemplo para comprobar la durabilidad de un nuevo material compuesto frente a otro ya existente o para comparar las valoraciones de los consumidores sobre distintos diseños de productos. Está diseñado para adaptarse a situaciones en las que las distribuciones de datos no se ajustan a la normalidad, por lo que es una herramienta valiosa para los equipos que analizan las métricas de producción o los comentarios de los clientes que pueden presentar distribuciones sesgadas o contener valores atípicos significativos. Las iniciativas que implican esta metodología suelen incluir equipos interfuncionales que pueden estar formados por diseñadores de productos, ingenieros, especialistas en control de calidad y estadísticos que colaboran para extraer conclusiones significativas de los datos recopilados. La capacidad de cada grupo para interpretar los resultados puede conducir a una toma de decisiones informada que, en última instancia, repercute en el perfeccionamiento del producto, la optimización de los procesos y la alineación de los resultados con las expectativas del consumidor. La solidez de la prueba de la mediana de Mood sirve para garantizar que las conclusiones extraídas reflejan las diferencias reales entre las medianas y no las anomalías causadas por la distribución de los datos o los valores atípicos, lo que vincula directamente el análisis estadístico con las aplicaciones y mejoras del mundo real.
Pasos clave de esta metodología
- Clasifica todos los datos de todos los grupos juntos, asignando rangos medios para los valores empatados.
- Calcula la suma de los rangos de cada grupo.
- Determine la estadística de prueba adecuada, que es la menor de las sumas de los rangos.
- Identifique la distribución de la estadística de prueba bajo la hipótesis nula.
- Calcule el valor p a partir del estadístico de prueba y la distribución nula.
- Compare el valor p con el nivel de significación para tomar una decisión respecto a la hipótesis nula.
Consejos profesionales
- Valide la independencia de sus grupos para asegurarse de que se cumplen los supuestos de la prueba de la mediana de Mood, ya que la dependencia puede sesgar las comparaciones de medianas.
- Considere las técnicas de bootstrapping para mejorar la solidez de sus estimaciones de la mediana, especialmente en muestras de pequeño tamaño.
- Utilice representaciones gráficas, como diagramas de caja, para acompañar los resultados de las pruebas de mediana y comunicar con mayor claridad las diferencias y la variabilidad de los grupos.
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