Los experimentos científicos suelen requerir la comparación de dos (o más) conjuntos de datos. En algunos casos, los conjuntos de datos están emparejados , lo que significa que existe una correspondencia uno a uno obvia y significativa entre los datos del primer conjunto y los del segundo.
Por ejemplo, los datos pareados pueden surgir de la medición de un único conjunto de individuos en diferentes puntos del tiempo. [1] Un ensayo clínico podría registrar la presión arterial en un conjunto de n pacientes antes y después de administrar un medicamento. En este caso, los conjuntos de datos "antes" y "después" están pareados, ya que cada paciente tiene una medición "antes" y una medición "después", que probablemente estén relacionadas. Por el contrario, otro ensayo clínico podría medir n pacientes antes del tratamiento y un conjunto diferente de m pacientes después del tratamiento; en ese caso, los datos "antes" y "después" no están pareados.
Las pruebas estadísticas que se utilizan para comparar conjuntos de datos se han diseñado para conjuntos de datos que están emparejados o no, por lo que es importante utilizar la prueba correcta para evitar resultados erróneos. Las pruebas para datos pareados incluyen la prueba de McNemar y la prueba de permutación pareada . Las pruebas para datos no pareados incluyen la prueba de chi-cuadrado de Pearson y la prueba exacta de Fisher .
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