Prueba t de student
Prueba estadística
para evaluar si dos grupos difieren entre si de manera significativa respecto a
sus medias.
Procedimiento:
- Introducir los datos
- Seleccionar estaña datos
- Seleccionar análisis de datos
- Seleccionar prueba de t para dos muestras suponiendo varianzas iguales
- Establecer el rango de valores del primer grupo (método A)
- Establecer el rango de valores del segundo grupo (método B)
- Dar “clic” en rótulos si incluyen los títulos en la selección
- De “clic” en rango de salida y establece el lugar donde quieres que aparezcan los resultados del análisis
NOTA: nivel de
significancia o probabilidad de error, es establecido por el investigador
Criterios para
concluir
1. Comparar el valor de p de dos colas, contra el valor
de alfa de acuerdo a:
Si el valor de p es menor que
alfa, entonces existen diferencias significativas entre las medias
2. Ubicar el valor del estadístico de t en la curva, de
acuerdo al siguiente criterio:
Si el estadístico t se localiza
en cualquiera de las áreas de rechazo, entonces existen diferencias
significativas entre las media
Análisis de varianza o de Anova
Análisis para comparar las medias de tres o mas de dos
muestras independientes
Las pruebas de hipótesis son una herramienta útil
cuando se trata de comparar dos tratamientos.
La experimentación usualmente requiere comparación de
mas de dos tratamientos simultáneamente, es allí donde se introduce anova
(teniendo en cuenta que es un procedimiento para el análisis de factores
cualitativos).
El análisis de varianza se deriva de la partición de
la variabilidad total en las partes que la componen. Anova establece que la
variabilidad total en los datos, medida por la suma de cuadrados total, puede
ser dividida en una suma de cuadrados de la diferencia entre los promedios de
los tratamientos y el gran promedio total mas una suma de cuadrados de la
diferencia de las observaciones entre tratamientos del promedio del
tratamiento. Anova, nos da la herramienta para distinguir si un factor afecta
la respuesta en promedio.
Presunciones de Anova
1. Los errores residuales son independientes y
distribuidos de manera normal con promedio equivalente a 0 y varianza
constante. Si su promedio no fuese 0, el modelo estaría subestimado o sobrestimado
2. Anova presume que todas las varianzas de los niveles
del factor son iguales y toman un solo calculo de varianza llamado spoolet o
varianza conjunta
Procedimiento
1. Introducir los datos de cada grupo
2. Seleccionar datos
3. Seleccionar análisis de datos
4. Seleccionar análisis de varianza de un factor
5. Establecer el rango de valores
6. Dar “clic” en rótulos
7. Establecer el rango de salida
Prueba de x
Esta prueba puede
utilizarse incluso con datos medibles en una escala nominal. La hipótesis nula
de la prueba de chi cuadrada postula una distribución de probabilidad
totalmente especificada como el modelo matemático de la población que ha
generado la muestra.
Para realizar este
contraste se disponen los datos en una tabla de frecuencia. Para cada valor o
intervalo de valores se indica la frecuencia absoluta observada o empírica.
