Actualizado por ultima vez el 18 de febrero de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es una prueba T de dos muestras?
Una prueba t de dos muestras se usa cuando desea comparar dos grupos independientes para ver si sus medias son diferentes.
Cuándo usar una prueba T de dos muestras frente a una prueba T pareada
“Independiente” implica que las dos muestras deben haber venido de dos poblaciones completamente diferentes . En otras palabras, una población no puede influir en la otra. Si tiene muestras independientes, puede usar la prueba t de dos muestras (también llamada, apropiadamente, prueba t de muestras independientes ). Por otro lado, si sus muestras están conectadas de alguna manera, ejecute una prueba t de muestras pareadas . «Conectado» significa que está recopilando datos dos veces del mismo grupo, persona, artículo o cosa.
Ejemplos de cuándo ejecutar una prueba t pareada:
- Probar dos líneas de producción para ver si sus salidas son diferentes. Una línea alimenta a una segunda línea, por lo que la segunda línea depende de la primera al menos en parte de la producción.
- Comparar puntajes de exámenes para el mismo grupo de estudiantes antes de una sesión de estudio intensivo y después de la sesión. Está probando a las mismas personas dos veces, por lo que se necesita una prueba emparejada.
- Está sometiendo dos modelos diferentes de automóviles a la resistencia a choques , usando el mismo equipo . Aunque está probando diferentes elementos, están sujetos a las mismas condiciones y, por lo tanto, están emparejados.
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Nota importante : las pruebas t pareadas controlan la variabilidad entre diferentes conjuntos de personas o cosas. Esto generalmente da como resultado la necesidad de un tamaño de muestra mucho más pequeño que con una prueba t de dos muestras «regular». Si es posible diseñar su experimento para que tenga muestras emparejadas, reducirá drásticamente la cantidad de participantes que necesita para obtener un resultado estadísticamente significativo .
Pruebas de normalidad y pruebas no paramétricas
La distribución normal.
Las muestras para la prueba t de dos muestras deben provenir de una distribución cercana a la normal . Esta condición se denomina supuesto de normalidad . Las señales de que sus datos no provienen de una distribución normal incluyen asimetría o colas inusualmente gruesas.
Puede probar la normalidad de varias formas, incluidas comprobaciones visuales (como diagramas de caja o diagramas QQ ) y pruebas estadísticas como la prueba de Shapiro-Wilk . Si se siente cómodo con los gráficos, un vistazo rápido a un gráfico puede ser todo lo que necesita para verificar la normalidad. Si no se siente cómodo con los gráficos, ejecute pruebas estadísticas de normalidad. La mayoría de los paquetes de software ejecutarán estas pruebas por usted. Por ejemplo, puede encontrar instrucciones para ejecutar pruebas de normalidad en SPSS aquí .
Si sus muestras no parecen estar distribuidas normalmente, aún puede comparar sus datos con una prueba no paramétrica como la prueba de Mann-Whitney .
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Referencias
Esquivar, Y. (2008). La Enciclopedia Concisa de Estadística . Saltador.
Gonick, L. (1993). La guía de dibujos animados de estadísticas . Harper Perennial.
