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Cuando dos conjuntos de datos tienen la misma longitud y cada observación en un conjunto de datos se puede «emparejar» con una observación en otro conjunto de datos, lo llamamos datos emparejados .
Para emparejar dos conjuntos de datos, es importante que cada observación de un conjunto de datos solo se pueda emparejar con una observación del otro conjunto de datos.
Ejemplos de datos emparejados
A continuación, se muestran algunos ejemplos de datos emparejados:
Ejemplo 1: Medidas duplicadas.
Suponga que los investigadores quieren saber si una báscula es consistente para pesar cajas a todas horas del día en un almacén determinado. Para probar esto, los investigadores usan la balanza para pesar 30 cajas diferentes por la mañana y luego nuevamente por la noche.
El resultado final son dos conjuntos de datos en los que los pesos matutinos y vespertinos de cada caja se pueden «emparejar» consigo mismos.
Ejemplo 2: Mediciones pre-post.
Un médico quiere saber si un nuevo medicamento es capaz de reducir la presión arterial en los pacientes. Para probar esto, mide la presión arterial de 20 pacientes diferentes antes y después de usar el medicamento durante una semana.
El resultado final son dos conjuntos de datos, en los que el antes y el después de la presión arterial de cada individuo se pueden «emparejar» con ellos mismos.
Cómo analizar datos emparejados
Hay dos formas comunes de analizar datos emparejados:
1. Realice una prueba t pareada.
Una forma de analizar datos emparejados es realizar una prueba t de muestras emparejadas , que compara las medias de dos muestras cuando cada observación en una muestra se puede emparejar con una observación en la otra muestra.
Esta prueba nos dice si el valor medio es igual entre los dos conjuntos de datos.
2. Calcule la correlación entre los dos conjuntos de datos.
Otra forma de analizar datos emparejados es calcular la correlación entre los dos conjuntos de datos.
Esto nos da una idea de la dirección y la fuerza de la relación entre los valores en los dos conjuntos de datos.
Datos emparejados frente a datos no emparejados
A diferencia de los datos emparejados, los datos no emparejados se producen cuando las observaciones de un conjunto de datos no se pueden emparejar de forma única con una observación en otro conjunto de datos.
Por ejemplo, supongamos que los investigadores quieren saber si cierto programa de entrenamiento aumenta o no el salto vertical promedio de los jugadores de baloncesto.
Una forma de probar esto usando datos emparejados sería medir el salto vertical máximo de los mismos 20 jugadores antes y después de usar el programa de entrenamiento:
Para probar esto usando datos no apareados , los investigadores pudieron medir el salto vertical máximo de 20 jugadores que no usaron el programa de entrenamiento y luego medir el salto vertical máximo de 20 jugadores diferentes que sí usaron el programa de entrenamiento:
Cuando trabajamos con datos emparejados, utilizamos una prueba t de muestras emparejadas para determinar si la diferencia entre las medias muestrales es diferente.
Y cuando trabajamos con datos no apareados, utilizamos una prueba t de muestras independientes para determinar si la diferencia entre las medias muestrales es diferente.
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