Cómo realizar pruebas t en Google Sheets

En términos generales, hay tres tipos de pruebas t:

  • Prueba t de una muestra
  • Prueba t de dos muestras
  • Prueba t de muestras pareadas

Este tutorial proporciona ejemplos de cómo realizar cada una de estas pruebas en Google Sheets.

Ejemplo: prueba t de una muestra

Definición: Se utiliza una prueba t de una muestra para probar si la media de una población es igual a algún valor.

Ejemplo: un botánico quiere saber si la altura media de una determinada especie de planta es igual a 15 pulgadas. Ella recolecta una muestra aleatoria de 12 plantas y registra cada una de sus alturas en pulgadas.

La siguiente captura de pantalla muestra cómo realizar una prueba t de una muestra para determinar si la altura media real de la población es igual a 15 pulgadas:

Una prueba t de muestra en Hojas de cálculo de Google

Las dos hipótesis para esta prueba t de una muestra en particular son las siguientes:

H 0 : µ = 15 (la altura media de esta especie de planta es de 15 pulgadas)

H A : µ ≠ 15 (la altura media no es de 15 pulgadas)

Debido a que el valor p de nuestra prueba (0.120145) es mayor que alfa = 0.05, no rechazamos la hipótesis nula de la prueba. No tenemos evidencia suficiente para decir que la altura media de esta especie de planta en particular sea diferente de 15 pulgadas.

Ejemplo: prueba t de dos muestras

Definición: Se utiliza una prueba t de dos muestras para comprobar si las medias de dos poblaciones son iguales o no.

Ejemplo: los investigadores quieren saber si dos especies diferentes de plantas en un país en particular tienen la misma altura media. Recogen una muestra aleatoria de 20 plantas de cada especie y registran la altura de cada planta en pulgadas.

La siguiente captura de pantalla muestra cómo realizar una prueba t de dos muestras utilizando la función T.TEST () para determinar si las dos alturas medias de la población son iguales:

Prueba t de dos muestras en Hojas de cálculo de Google

Nota: También es posible realizar una prueba t de dos muestras de una cola con o sin el supuesto de que ambas muestras tienen la misma varianza. Consulte la documentación de T.TEST para ver cómo ajustar las suposiciones para la prueba.

Las dos hipótesis para esta prueba t de dos muestras son las siguientes:

H 0 : μ 1 = μ 2 (las dos medias poblacionales son iguales)

H 1 : μ 1 ≠ μ 2 (las dos medias poblacionales no son iguales)

Debido a que el valor p de nuestra prueba (0.530047) es mayor que alfa = 0.05, no rechazamos la hipótesis nula de la prueba. No tenemos evidencia suficiente para decir que la altura media de esta especie de planta en particular sea diferente de 15 pulgadas.

Ejemplo: prueba t de muestras pareadas

Definición: Una prueba t de muestras pareadas se utiliza para comparar las medias de dos muestras cuando cada observación en una muestra se puede emparejar con una observación en la otra muestra.

Ejemplo: queremos saber si un programa de estudios tiene un impacto significativo en el rendimiento de los estudiantes en un examen en particular. Para probar esto, tenemos 20 estudiantes en una clase que toman una prueba previa. Luego, hacemos que cada uno de los estudiantes participe en el programa de estudio durante dos semanas. Luego, los alumnos vuelven a realizar una prueba de similar dificultad.

La siguiente captura de pantalla muestra cómo realizar una prueba t de muestra pareada para comparar la diferencia entre las puntuaciones medias en la primera y la segunda prueba:

Prueba t de muestras emparejadas en Hojas de cálculo de Google

Nota: También es posible realizar una prueba t de dos muestras de una cola con o sin el supuesto de que ambas muestras tienen la misma varianza. Consulte la documentación de T.TEST para ver cómo ajustar las suposiciones para la prueba.

Las dos hipótesis para esta prueba t de muestras pareadas son las siguientes:

H 0 : μ 1 = μ 2 (las dos medias poblacionales son iguales)

H 1 : μ 1 ≠ μ 2 (las dos medias poblacionales no son iguales)

Debido a que el valor p de nuestra prueba (0.011907) es menor que alfa = 0.05, rechazamos la hipótesis nula de la prueba. Tenemos evidencia suficiente para decir que existe una diferencia estadísticamente significativa entre la puntuación media antes y después de la prueba.

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    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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