ANOVA de un factor a efectos fijos
ANOVA de un factor a efectos aleatorios
ANOVA de dos factores a efectos fijos
ANOVA de dos factores a efectos aleatorios
ANOVA de dos factores a efectos mixtos
ANOVA de dos factores anidados a efectos fijos
ANOVA de dos factores anidados a efectos aleatorios
ANOVA de dos factores anidados a efectos mixtos
ANOVA de un factor fijo con bloques aleatorizados
Contraste de hipótesis de la pendiente de Regresión
Criterio de Cook de influencia en Regresión
Estimación de los coeficientes de Regresión mediante el método de los mínimos cuadrados
Estimación no paramédica de funciones de densidad (Método Kernel)
La eta cuadrada y la eta cuadrada parcial
Test de Cochran-Mantel-Haenszel
Test de comparación de dos proporciones
Test de la t de Student para una muestra
Test de la t de Student para muestras independientes y varianzas iguales
Test de la t de Student para muestras independientes y varianzas desiguales
Test de la t de Student para datos apareados
Test de Fisher de igualdad de varianzas
Test de Kolmogorov de bondad de ajuste a una distribución normal
Test de la ji-cuadrado de ajuste a una distribución
Test de la ji-cuadrado para tablas de contingencias
Test log-rank de comparación de curvas de supervivencia
Test de paralelismo entre rectas de regresión
Test de coincidencia de rectas de regresión
Test de significación de la correlación múltiple
LA MATEMÁTICA Y LA ESTADÍSTICA: UNA ORQUESTA HECHA INSTRUMENTO 
Hola
Podrías poner un comentario sobre el test de dunnet?
Además pasa algo muy extrano cuando realizo este test en graphpad.
Cuando comparo más de 4 grupos contra u ncontrol no obtengo diferencias significativas pero si saco un grupo del analisis si las obtengo, por que pasa eso?
en prism no supieron darme la respuesta.
Saludos
Hola Andrés, el test de Dunnet es un test de comparaciones múltiples especialmente usado cuando hay un grupo control y los demás grupos se quieren comparar con él. Funciona como todas las comparaciones múltiples: estableciendo un umbral. Ya prepararé un artículo sobre este test. Respecto a lo que dices que te ocurre se explica porque el umbral se calcula mediante el producto de unos valores entre los que se encuentra la Desviación estándar. Si calculas un umbral con unos grupos y luego sacas uno de estos grupos esta nueva Desviación estándar puede cambiar bastante el nuevo umbral. Por ejemplo, supón que sacas el grupo que tiene más dispersión que el resto, entonces la Desviación estándar global disminuye y el umbral también. Puede suceder, entones, que algún grupo que antes respecto al control la diferencia no superaba al umbral y que ahora sí lo haga. Y podría pasar, evidentemente, todo lo contrario si el grupo que se elimina es un grupo con menos dispersión que el resto.
Muchas gracias por tu respuestas sigo atentamente tu blog
Saludos