Estadística T: definición, tipos y comparación con la puntuación Z

Actualizado por ultima vez el 23 de octubre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es una estadística T?

estadística t

La estadística T realmente no te dice mucho por sí sola. Es como si la palabra «promedio» tampoco significara nada por sí sola, sin contexto. Si digo “el promedio fue 150”, no significa nada. Si digo «el peso promedio de los perros vistos en un consultorio veterinario fue de 50 libras», entonces la imagen se vuelve más clara. De la misma manera, necesita más información junto con su estadística t para que tenga sentido. Obtiene esta información tomando una muestra y ejecutando una prueba de hipótesis.

¿Para qué sirve el Estadístico T?

Cuando ejecuta una prueba de hipótesis, utiliza la estadística T con un valor p . El valor p le dice cuáles son las probabilidades de que sus resultados hayan ocurrido por casualidad. Digamos que usted y un grupo de amigos obtienen un puntaje promedio de 205 en un juego de bolos. Sabes que el jugador de bolos promedio puntúa 79.7 . ¿Deberían usted y sus amigos considerar los bolos profesionales? ¿O esos puntajes son una casualidad? Encontrar el estadístico t y el valor de probabilidad le dará una buena idea. Más técnicamente, encontrar esos valores le dará evidencia de una diferencia significativa entre la media de su equipo y la media de la población (es decir, todos).

Cuanto mayor sea la T , más evidencia tendrá de que los puntajes de su equipo son significativamente diferentes del promedio. Un valor T más pequeño es evidencia de que el puntaje de su equipo no es significativamente diferente del promedio. Es bastante obvio que el puntaje de su equipo (205) es significativamente diferente de 79.7, por lo que querrá ver el valor de probabilidad. Si el valor p es superior al 5%, las probabilidades de que su equipo obtenga esos puntajes se deben al azar. Muy pequeño (menos del 5%), estás en lo cierto: piensa en convertirte en profesional.

Puntuación T frente a puntuación Z.

El puntaje Z le permite decidir si su muestra es diferente de la media de la población . Para usar z, debe saber cuatro cosas:

  1. La población media .
  2. La desviación estándar de la población .
  3. La media muestral .
  4. El tamaño de la muestra .

Por lo general, en estadísticas, no sabe nada sobre una población , por lo que en lugar de un puntaje Z, usa una prueba T con una estadística T. La principal diferencia entre usar una puntuación Z y una estadística T es que debe estimar la desviación estándar de la población . La prueba T también se usa si tiene un tamaño de muestra pequeño (menos de 30).

Fórmula estadística T

La estadística se puede encontrar de tantas maneras diferentes que no existe una fórmula única para ello . La fórmula depende del tipo de prueba que esté tratando de hacer. Por ejemplo:

  • Prueba t de una muestra . Este es el tipo más común de prueba t que encontrará en las estadísticas elementales . Puede probar la media de un solo grupo contra una media conocida. Por ejemplo, el coeficiente intelectual promedio es 100. Puede probar una clase de niños con una puntuación media de 90 para ver si eso es significativo o si solo sucedió por casualidad.
  • Una prueba t pareada compara las medias del mismo grupo en diferentes momentos (por ejemplo, con un año de diferencia). Por ejemplo, podría probar una nueva técnica de pérdida de peso en un grupo de personas y hacer un seguimiento un año después.

Es muy poco probable que desee calcular esta estadística a mano . Las matemáticas son complicadas, tediosas, consumen mucho tiempo y son propensas a errores. En su lugar, querrá usar software como SPSS para estadísticas o Excel para estadísticas .

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Referencias

Everitt, BS; Skrondal, A. (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics , Cambridge University Press.
Gonick, L. (1993). La guía de dibujos animados de estadísticas . Harper Perennial.
Levine, D. (2014). Incluso usted puede aprender estadísticas y análisis: una guía fácil de entender sobre estadísticas y análisis, 3.ª edición. Prensa Pearson FT

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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