Prueba t de muestras apareadas

Comando:

Estadística Pruebas t Prueba t de muestras apareadas

Descripción

La prueba t pareada se utiliza para contrastar la hipótesis nula de que el promedio de las diferencias entre una serie de observaciones apareadas es cero. Las observaciones se consideran apareadas cuando, por ejemplo, se realizan en las mismas muestras o sujetos.

Entrada requerida

Seleccione las variables para las muestras 1 y 2, y un posible filtro para los pares de datos. Puede usar el botón para seleccionar variables y filtros en la lista de variables.

Opciones

• Transformación logarítmica: si los datos requieren una transformación logarítmica (por ejemplo, cuando los datos están sesgados positivamente), seleccione la opción Transformación logarítmica.

• Intervalo de confianza: seleccione el intervalo de confianza requerido para la diferencia entre las medias. Un intervalo de confianza del 95 % es la opción habitual; seleccione un intervalo de confianza del 90 % para las pruebas de equivalencia.
• Puede seleccionar una prueba opcional para la distribución normal de las diferencias entre las observaciones apareadas.

Resultados

La ventana de resultados de la prueba t de muestras apareadas muestra las estadísticas de resumen de ambas muestras. Tenga en cuenta que el tamaño de la muestra siempre será el mismo, ya que solo se incluyen los casos con datos disponibles para ambas variables.

A continuación, se da la media aritmética de las diferencias (diferencia de medias) entre las observaciones apareadas, la desviación estándar de estas diferencias y el error estándar de la diferencia de medias seguido del intervalo de confianza para la diferencia de medias.

Las diferencias se calculan como muestra 2 − muestra 1.

En la prueba t de muestras apareadas, la hipótesis nula es que el promedio de las diferencias entre las observaciones apareadas en las dos muestras es cero.

Si el valor P calculado es menor que 0,05, la conclusión es que, estadísticamente, la diferencia media entre las observaciones apareadas es significativamente distinta de 0.

Tenga en cuenta que en MedCalc los valores P siempre son bilaterales.

Resultados de la prueba t de muestras apareadas.

Muestra 1	T_Antes
Muestra 2	T_Después

	Muestra 1	Muestra 2
Tamaño muestral	100	100
Media aritmética	601.2500	605.9300
IC del 95 % para la media	559.8763 a 642.6237	564.2578 a 647.6022
Varianza	43478.0076	44107.8031
Desviación estándar	208.5138	210.0186
Error estándar de la media	20.8514	21.0019

Prueba T de muestras apareadas

Diferencia de medias	4.6800
Desviación estándar de la diferencia entre medias	30.3025
Error estandár de la diferencia entre medias	3.0302
IC del 95 % de la diferencia	-1.3327 a 10.6927
Estadística de prueba t	1.544
Grados de libertad (GL)	99
Probabilidad bilateral	P = 0.1257

Guardar diferencias Diagrama de líneas y puntos

Transformación logarítmica

Si seleccionó la opción de transformación logarítmica, el programa realiza los cálculos en los logaritmos de las observaciones, pero informa las estadísticas de resumen transformadas nuevamente.

Para la prueba t de muestras apareadas, la diferencia de medias y el intervalo de confianza se dan en la escala transformada en logaritmo.

A continuación, los resultados de la prueba t se transforman nuevamente y la interpretación es la siguiente: la diferencia de medias de los logaritmos transformada nuevamente es la media geométrica de la relación de valores pareados en la escala original (Altman, 1991).

Distribución normal de diferencias

Para la prueba t de muestras apareadas, se asume que las diferencias entre los pares de datos siguen una distribución normal (no es necesario comprobar la normalidad en las dos muestras por separado). Esta suposición puede evaluarse mediante una prueba formal o métodos gráficos.

Las diferentes pruebas formales para la distribución normal podrían no tener la potencia suficiente para detectar desviaciones de la distribución normal cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Por otro lado, cuando el tamaño de la muestra es grande, el requisito de una distribución normal es menos estricto debido al teorema del límite central.

Por lo tanto, a menudo se prefiere evaluar visualmente la simetría y la agudeza de la distribución de las diferencias utilizando el histograma, el diagrama de caja y bigotes o el diagrama normal.

Para ello, haga clic en el hipervínculo 'Guardar diferencias' en la ventana de resultados. Esto guardará las diferencias entre las observaciones apareadas como una nueva variable en la hoja de cálculo. Posteriormente, podrá usar esta nueva variable en los diferentes gráficos de distribución.

Literatura

• Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.

Véase también

• Para realizar diferentes pruebas en un solo procedimiento, consulte Comparación de muestras apareadas
• Prueba t de muestras independientes
• Prueba de equivalencia

Enlaces externos

• Prueba t de Student en Wikipedia.