Se utiliza una prueba t de dos muestras para comprobar si las medias de dos poblaciones son iguales o no.
Este tutorial explica cómo realizar una prueba t de dos muestras en Stata.
Ejemplo: prueba t de dos muestras en Stata
Los investigadores quieren saber si un nuevo tratamiento de combustible provoca un cambio en el promedio de millas por galón de un automóvil determinado. Para probar esto, llevan a cabo un experimento en el que 12 automóviles reciben el nuevo tratamiento de combustible y 12 automóviles no.
Realice los siguientes pasos para realizar una prueba t de dos muestras para determinar si hay una diferencia en el promedio de mpg entre estos dos grupos.
Paso 1: cargue los datos.
Primero, cargue los datos escribiendo use http://www.stata-press.com/data/r13/fuel3 en el cuadro de comando y haciendo clic en Enter.
Paso 2: ver los datos sin procesar.
Antes de realizar una prueba t de dos muestras, primero veamos los datos sin procesar. En la barra de menú superior, vaya a Datos> Editor de datos> Editor de datos (Examinar) . La primera columna, mpg , muestra el mpg de un automóvil determinado. La segunda columna, tratada , indica si el automóvil recibió o no el tratamiento de combustible (0 = no, 1 = sí).
Paso 3: Visualice los datos.
A continuación, visualicemos los datos. Crearemos diagramas de caja para ver la distribución de los valores de mpg para cada grupo.
A lo largo de la barra de menú superior, vaya a Gráficos> Diagrama de caja . En variables, elija mpg :
Luego, en el subtítulo Categorías en Variable de agrupación, elija tratado :
Haga clic en Aceptar . Se mostrará automáticamente un gráfico con dos diagramas de caja:
De inmediato podemos ver que el mpg parece ser más alto para el grupo tratado (1) en comparación con el grupo no tratado (0), pero necesitamos realizar una prueba t de dos muestras para ver si estas diferencias son estadísticamente significativas. .
Paso 4: Realice una prueba t de dos muestras.
En la barra de menú superior, vaya a Estadísticas> Resúmenes, tablas y pruebas> Pruebas clásicas de hipótesis> prueba t (prueba de comparación de medias) .
Elija grupos de uso de dos muestras . En Nombre de variable, elija mpg . En Nombre de variable de grupo, elija tratada . Para el nivel de confianza, elija el nivel que desee. Un valor de 95 corresponde a un nivel de significancia de 0.05. Lo dejaremos en 95. Por último, haga clic en Aceptar .
Se mostrarán los resultados de la prueba t de dos muestras:
Se nos da la siguiente información para cada grupo:
Obs: el número de observaciones. Hay 12 observaciones en cada grupo.
Media: la media de mpg. En el grupo 0, la media es 21. En el grupo 1, la media es 22,75.
Std. Err: el error estándar, calculado como σ / √ n
Std. Dev: la desviación estándar de mpg.
95% Conf. Intervalo: El intervalo de confianza del 95% para la media poblacional real de mpg.
t: el estadístico de prueba de la prueba t de dos muestras.
grados de libertad: Los grados de libertad que se utilizarán para la prueba, calculados como n-2 = 24-2 = 22.
Los valores p para tres pruebas t de dos muestras diferentes se muestran en la parte inferior de los resultados. Dado que estamos interesados en comprender si el mpg promedio es simplemente diferente entre los dos grupos, veremos los resultados de la prueba intermedia (en la que la hipótesis alternativa es Ha: diff! = 0) que tiene un valor p de 0.1673 .
Dado que este valor no es menor que nuestro nivel de significancia de 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. No tenemos evidencia suficiente para decir que la verdadera media de mpg es diferente entre los dos grupos.
Paso 5: Informe los resultados.
Por último, informaremos los resultados de nuestra prueba t de dos muestras. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo hacerlo:
Se realizó una prueba t de dos muestras en 24 automóviles para determinar si un nuevo tratamiento de combustible provocaba una diferencia en la media de millas por galón. Cada grupo contenía 12 coches.
Los resultados mostraron que la media de mpg no fue diferente entre los dos grupos (t = -1.428 w / df = 22, p = .1673) a un nivel de significancia de 0.05.
Un intervalo de confianza del 95% para la verdadera diferencia en las medias de la población resultó en el intervalo de (-4,29, 0,79).
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