Este método, propuesto por primera vez por Fisher en 1935, cuyas siglas en inglés significan: Least Significant Difference (LSD), permite comparar la media de tres o más grupos o tratamientos.
La idea principal del LSD es calcular la diferencia significativa más pequeña entre dos medias como si estas medias hubieran sido las únicas medias a comparar y declarar significativa cualquier diferencia mayor que el LSD. Es básicamente una extensión de la prueba t de Student.
Esta técnica sólo se puede utilizar si el test anova F es significativo, es decir, si las medias de todos los grupos o tratamientos son diferentes, en otras palabras, se rechaza la hipótesis nula de igualdad entre medias.
La diferencia entre dos medias se declara significativa en cualquier nivel de significación deseado si supera el valor derivado de la fórmula general:
Donde la Ho se rechaza si: |t| ≥ tα/2 con grados de libertad (dentro de grupos) y MSE (error medio cuadrático dentro de grupos). Por lo tanto, se puede escribir de la siguiente manera, siendo lo mismo:
La finalidad de este ejercicio, es aprovechar la ventaja de cálculo comparativa del LSD de Fisher, cuando solo se dispone de los promedios, desviación y tamaño de cada grupo o tratamiento y no de la data completa. Para ello se realizó en el framework de Pyscript que permite incorporar el lenguaje de python en una página HTML y así tener mayor facilidad para realizar los cálculos.
La página la pueden probar en el siguente link: https://estebanlab2021.github.io/lsd_fisher/
NOTA: Recargar la página cada vez que inicien un nuevo cálculo.