📈 Pruebas de Hipótesis para 2 tamaños de muestras distintas | Estadístico T-Student 📊
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- Опубликовано: 19 сен 2024
- Tutorial sobre prueba de hipótesis para grupos diferentes. Se realiza el proceso de Normalidad, homogeneidad de varianzas, y diferencia de medias para muestras independientes con el SPSS. Por último, se analiza la variable peso medio para dos grupos con la prueba de Levene y el estadístico T-Student.
#muestrasindependientes #PruebaTstudent #Homocedasticidad #Normalidad #Levene
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Diferencia de medias - Homocedastididad de varianzas - Estadístico - Test de normalidad - Test de Levene - Grupos independientes - Muestras diferentes - Variable cuantitativa - Shapiro Wilk - Prueba paramétrica.
MUY BUENA EXPLICACION DIDACTICAMENTE EXPLICTO, FELICITACIONES ,
Gracias!
Si se tiene una muestra de 84 sujetos (28 hombres y 55 mujeres) y se quiere realizar una tabla donde se muestre la estadística descriptiva de 10 variables cuantitativas de razón para el total de la muestra y además por sexo, y añadiendo una columna para el p valor de la comparativa por sexo:
1. ¿Se debe realizar un análisis de distribución de los datos para el total de la muestra (Kolmogorov) y otro para cada grupo por sexo (sería tomar Shapiro para mujeres y Kolmogorov para hombres)? ¿Es correcto lo anterior?
2.- Si la distribución de toda la muestra resulta paramétrica, pero alguno de los grupos por sexo no, ¿es válido reportar para la misma variable, media y desviación estándar para el total de la muestra, y mediana y rango intercuartílico para cada sexo? Y para la comparativa por sexo, ¿se utilizaría T de student o U de Mann Whitney?¿qué criterio se tomaría como prioritario?
3.- Para cada una de las 10 variables, ¿tendría que realizarse el mismo análisis y tratarlas individualmente según resulte? o, si predomina la distribución paramétrica en casi todas las variables, ¿se puede unificar y tratar igual a todas?
De antemano muchas gracias por su atención y opinión.
Respecto a la pregunta 1, si tu propósito es solo obtener datos descriptivos de la muestra, no es necesario probar normalidad. Por otro lado, si es que vas aplicar normalidad, shapiro sería para el grupo de hombres, y Kolmogorov para mujeres. En relación a la pregunta 2 , si en alguno de los grupos tiene datos que no cumplen con el supuesto de normalidad, tendrías que utilizar un estadístico no paramétrico. Asimismo, para la comparativa por género, dependiendo de la distribución de los datos, si son normales el T student, y caso contrario podrías utilizar un chi cuadrado de independencia, porque U de Mann Whitney es para variables likert de tipo ordinal. Por último, los criterios análisis que afirmas son válidos. Saludos¡.
muchas gracias por su atención y respuestas@@SmrtLine
Hola tendrás la bibliografía de este tema, por favor, muy buen contenido y excelente explicacion
@SmrtLine
Se agradece el comentario. Por lo general trabajo con el libro Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía de Lind, Marchal, y Wathen. Saludos¡¡
Muchas gracias por el video, tengo un problema tengo dos instrumentos con cantidad de variables diferentes (30 y 40) Categoricas y aparte de eso tengo muestras diferentes que se puede hacer en este caso, ya que spss me toma muchos valores perdidos.
Tendrías que remplazar los valores perdidos o en su defecto eliminarlos. El procedimiento es válido siempre y cuando no te afecte el alfa de Cronbach (test de validación del instrumento de recolección de datos). Saludos¡
Excelente explicación, ¿me podrías pasar el archivo?
OK escríbame al correo de la descripción, para enviarle el archivo.
Muy educativo, peroo, ¿es legal unificar todo en un solo grupo? :'c
Legal? Me imagino que te refieres a la consolidación de las 2 variables peso en una sola variable. La respuesta es si se puede, siempre y cuando se le asigne la categoría del grupo que corresponda, tal y como se visualiza en el tutorial. Saludos¡
Una consulta si la prueba de Levene me sale varianzas diferentes, entonces esta mal? o normal puedo seguir viendo la sig de la prueba t, que implica que sean diferentes la varianza
No esta mal, solo se tendría que considerar los resultados de la segunda fila. El test de Levene se analiza cuando los grupos o muestras son distintas, por lo tanto se tiene que realizar el supuesto de homocedasticidad de las varianzas para identificar si es significativo la hipótesis sobre diferencia de medias.
@@SmrtLine muchas gracias por su respuesta, disculpe con respecto al supuesto de homocedasticidad tengo una duda, como le dije a mi me salió que tienes varianzas diferentes, yo tengo dos muestras, actualmente mi objeto de estudio son artículos científicos, en particular sus tiempos de publicación, entonces mi primera muestra son los artículos de una revista X sin cambiar nada en el proceso de publicación, y mi muestra 2 son los artículos de la misma revista X pero ya aplicándole algo para que el proceso de publicación sea más rápido, yo le quise aplicar el t de estudent para muestras independientes, pero según la prueba de Levene me sale que tienen diferentes varianzas, y esto es obvio si he cambiado cosas y ahora los tiempos son menores, y según lo que me dice si tomo la segunda fila, tengo una sig(bilateral)=,000 y esto es bueno, pero lo que me causa dudas es sobre la prueba de levene, muchas gracias por su respuesta.
@@luisalberto2042 parece ser que en tu caso las muestras son relacionadas, dado que en ambos grupos se analiza la misma variable (tiempo de publicación de los articulos) en escenarios distintos. ¿Has probado aplicar el test de wilcoxon para muestras dependientes? La prueba de Levene es para muestras independientes, considéralo un requisito indispensable para probar tu hipótesis en la reducción del tiempo de publicación del articulo. Ahora, te recomiendo hacer el test de wilcoxon para muestras relacionadas, a ver que pasa. Saludos¡
y si una muestra es parametrica y la otra es no parametrica, que se hace ahí?
Si uno de los grupos o muestras no cumple con el supuesto de normalidad, se aplica el test de enfoque no paramétrico, así los demás grupos tengan datos normales. Saludos¡