Cada prueba de Tharp se compara automáticamente con R y con las librerías estadísticas de referencia de Python antes de cada versión. Si un número no coincide, no se publica.
126comprobaciones automáticas frente a R, scipy, statsmodels, pingouin y scikit-posthocs
4tipos de archivo cuyo script R se ejecuta en R para comprobar que da los mismos resultados
0datos enviados a servidores: todo se calcula en tu navegador
100 %de los análisis con su código R para reproducirlos
Comparación de grupos: t de Student y de Welch, U de Mann-Whitney, ANOVA de un factor y de Welch, Kruskal-Wallis, con post hoc de Tukey, Games-Howell o Dunn-Holm.
Supuestos: Shapiro-Wilk (algoritmo de Royston, como R), Levene centrado en la media (como SPSS), Breusch-Pagan, Durbin-Watson, VIF y distancia de Cook.
Medidas relacionadas: t para muestras relacionadas y Wilcoxon (2 momentos); ANOVA de medidas repetidas con prueba de esfericidad de Mauchly y corrección de Greenhouse-Geisser, o Friedman (3 o más), con comparaciones por pares de Holm.
Asociación: Pearson y Spearman, chi-cuadrado con residuos tipificados corregidos, prueba exacta de Fisher y V de Cramér.
Modelos: regresión lineal (con errores robustos HC3 si hay heterocedasticidad), regresión logística binaria y ANOVA factorial con sumas de cuadrados de tipo III, como SPSS.
Fiabilidad: alfa de Cronbach, alfa estandarizado, correlación ítem-total corregida y alfa si se elimina el ítem, con ítems inversos.
