¿Qué condiciones se deben cumplir para poder aplicar la prueba de t?

1. Los datos son continuos.
2. La muestra de datos se ha tomado aleatoriamente de la población.
3. Hay homogeneidad en la varianza (por ejemplo, la variabilidad de datos de cada grupo es similar).
4. La distribución es aproximadamente normal.

¿Cuando una prueba t es significativa?

El nivel de significación se fijó en el 5%, que es superior al 2%. Por ello, se supone una diferencia significativa entre la muestra y la población. La existencia o no de una diferencia significativa también puede leerse en el intervalo de confianza de la diferencia.

¿Cuándo se rechaza la hipótesis nula prueba t?

Si el valor absoluto del valor t es mayor que el valor crítico, usted rechaza la hipótesis nula. Si el valor absoluto del valor t es menor que el valor crítico, usted no puede rechazar la hipótesis nula.

¿Cuando los datos son normales la prueba correcta que debe aplicarse para probar las varianzas iguales es?

La prueba F y la prueba de Bartlett son exactas solo para datos distribuidos normalmente. Cualquier desviación de la normalidad puede hacer que estas pruebas produzcan resultados inexactos.

¿Cómo saber si una muestra es dependiente o independiente?

Si los valores de una muestra afectan los valores de la otra muestra, entonces las muestras son dependientes. Si los valores de una muestra no revelan información sobre los valores de la otra muestra, entonces las muestras son independientes.

¿Qué prueba se debe utilizar si se desea saber si existe asociación la media entre dos variables cualitativas?

TEST DE CHI AL CUADRADO

Determina si existe asociación entre variables cualitativas. Si el p-valor asociado al estadístico de contraste es menor se rechazará la hipótesis nula.

¿Qué compara la prueba t de Student?

La prueba de la t de Student compara las medias de una variable continua clasificada según las dos categorías de una variable nominal dicotómica. Estos dos grupos pueden ser independientes (cada sujeto puede pertenecer solamente a una de las dos categorías) o tratarse de muestras apareadas.

¿Qué significa la T en la prueba t de Student?

En estadística, una prueba t de Student, prueba t de estudiante, o Test-T es cualquier prueba en la que el estadístico utilizado tiene una distribución t de Student si la hipótesis nula es cierta.

¿Cuál es el valor de t?

El valor t mide el tamaño de la diferencia en relación con la variación en los datos de la muestra. Dicho de otro modo, T es simplemente la diferencia calculada representada en unidades de error estándar. Cuanto mayor sea la magnitud de T, mayor será la evidencia en contra de la hipótesis nula.

¿Qué se necesita para hacer una prueba de hipótesis?

¿Qué tipo de variables deberías considerar para comprobar su hipótesis?

Las variables de la hipótesis tienen que ser comprensibles, estar bien definidas y ser lo más concretas posible. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos.

¿Cómo es posible poner a prueba la hipótesis?

Dicho de otra forma, la única manera que existe para poner a prueba una hipótesis es determinando los resultados esperados que deberían suceder si dicha hipótesis fuese correcta (generando predicciones).

¿Qué son muestras dependientes ejemplos?

En una muestra dependiente (o muestra pareada), los valores medidos están conectados. Por ejemplo, si se extrae una muestra de personas operadas de la rodilla y se entrevista a cada una de las personas de la muestra antes y después de la operación, se trata de una muestra dependiente.

¿Qué son muestras independientes ejemplos?

Diremos que dos muestras son independientes cuando no se establece ninguna relación previa al análisis entre las unidades de una y otra muestra. Por ejemplo, sujetos de uno y otro curso, enfermos de dos consultorios, hombres comparados con mujeres.

¿Que se pretende comprobar en una prueba de hipótesis para MU de dos muestras independientes?

Un test de hipótesis para dos muestras es similar en muchos aspectos al test para una muestra. Se especifica una hipótesis nula, en la mayoría de los casos se propone que las medias de las dos poblaciones son iguales y se establece la hipótesis alternativa (uni o bilateral). Se especifica un nivel de significación α.

¿Cuándo y bajo qué condiciones se utiliza la prueba estadística no paramétrica?

Además, la estadística no paramétrica se aplica a casos en las que los datos no están enmarcadas en una normalidad de datos, por ello se elige el estadístico no paramétrico adecuado para probar las hipótesis.

¿Qué es prueba de hipótesis para la diferencia de medias?

Consiste en calcular el estadístico de la prueba comparándola con el valor crítico y tomar la decisión de rechazar o no la hipótesis nula.

¿Qué pasa si no se cumple el supuesto de normalidad?

Si el supuesto de normalidad no se cumple y, además, no se considera la presencia o ausencia de homocedasticidad para determinar el tipo de prueba a aplicar, entonces surge la posibilidad de transformar los datos (1,3,4,15).

¿Qué significa un valor de T negativo?

Valores t positivos y negativos. Si “media 1" es mayor que “media 2” el estadístico t será positivo, mientras que si “media 2” es mayor entonces el estadístico t será negativo.

¿Qué significa una cola y dos colas en estadística?

En las pruebas de significación estadística, las pruebas de una cola y las pruebas de dos colas, también llamadas pruebas unilaterales y bilaterales respectivamente, son formas alternativas de calcular la significación estadística de un parámetro inferido de un conjunto de datos en el contexto de una prueba estadística ...

¿Cómo saber si las varianzas son iguales o diferentes?

La prueba de Levene para la igualdad de varianzas nos indica si podemos o no suponer varianzas iguales. Así si la probabilidad asociada al estadístico Levene es >0.05 – suponemos varianzas iguales, si es <0.05 – suponemos varianzas distintas.