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	Tipo de Datos
Objetivo	Numéricos (gaussiana)	Ordinal o numérica (no gaussiana)	Numéricos (Outliers)	Nominal binaria (2 resutados posibles)
Comparar dos grupos independientes	Prueba t para dos muestras independientes t.test(y~g)	Prueba de Mann-Whitney wilcox.test(y~g)	Prueba de Yuen para muestras independientes yuen(y~g)	Prueba de Fisher o Chi-cuadrado (para muestras grandes) fisher.test(M) chisq.test(M)
Comparar dos grupos relacionados	Prueba t para dos muestras relacionadas t.test(y~g, paired=T)	Prueba de Wilcox para muestras relacionadas wilcox.test(y~g, paired=T)	Prueba de Yuen para muestras relacionadas yuend(y1,y2)	Prueba de McNermar mcnemar.test(M)
Comparar tres o mas grupos independientes	ANOVA de una vía para muestras independientes aov(y~g) pairwise.t.test(y~g)	Prueba de Kruskall-Wallis kruskal.test(y~g) kruskalmc(y~g)	ANOVA robusto de una vía para muestras independientes t1way(y~g) lincon(y~g)	Prueba de Chi-cuadrado chisq.test(M) fisher.multcomp(M)
Comparar tres o mas grupos relacionados	ANOVA de una vía para muestras relacionadas ezANOVA(dv, wid, within) pairwise.t.test(y,x)	Prueba de Friedman friedman.test(y~g | id) pairwise.wilcox.test(y, g)	ANOVA robusto de una vía para muestras relacionadas rmanova(y, g, block) rmmcp(y, g, block)	Prueba Q de Cochrane mantelhaen.test(M)
Asociar dos variables	Correlación de Pearson cor.test(x, y)	Correlación de Spearman o Kendall cor.test(x, y, method=”spearman”)	Correlación robusta pbcor(x, y)	Coeficiente V de Cramer assocstats(M)