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Las pruebas T se utilizan comúnmente en estadística y econometría para encontrar que los valores de dos resultados o variables difieren entre sí. Por ejemplo, si desea averiguar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre la cantidad de pastel que comen las personas de más de 400 libras y las de menos de 400 libras.

Los supuestos comunes que se hacen al probar t incluyen aquellos para la escala de medición, el muestreo aleatorio, la normalidad de la distribución de datos, la adecuación del tamaño de la muestra y la igualdad de varianza en la desviación estándar.

Conclusiones clave

  • Pruebe t en un método estadístico utilizado para determinar si existe una diferencia significativa entre la capacidad de dos grupos según una muestra de datos.
  • La prueba se basa en un conjunto de supuestos para su correcta interpretación y validez.
  • Entre estos supuestos, los datos deben ser muestreados al azar de la población de interés y las variables de datos siguen una distribución normal.

La prueba t

La prueba t fue desarrollada por un químico que trabaja para la empresa cervecera Guinness como una forma sencilla de medir la calidad de forma constante.Se ha desarrollado y adaptado aún más, y ahora se refiere a cualquier prueba de una hipótesis estadística en la que se espera que el estadístico probado corresponda a una distribución de t si se apoya la hipótesis nula.

Una prueba t es el análisis de dos recursos de población mediante un examen estadístico; La prueba t con dos muestras se usa comúnmente con tamaños de muestra pequeños, probando la diferencia entre las muestras cuando no se conocen las diferencias de dos distribuciones normales.

La distribución T es esencialmente cualquier distribución de probabilidad continua resultante de una estimación del promedio de la población distribuida normalmente utilizando un tamaño de muestra pequeño y una desviación estándar desconocida para la población. La hipótesis nula es el supuesto predeterminado de que no existe relación entre dos fenómenos medidos diferentes. (Para lecturas relacionadas, consulte: ¿Qué significa una hipótesis nula fuerte?)

Supuestos de la prueba T

  1. La primera suposición que se hace sobre las pruebas t se relaciona con la escala de la medición. El supuesto para la prueba t es que la escala de medición aplicada a los datos recopilados sigue una escala continua u ordenada, al igual que las puntuaciones de las pruebas de CI.
  2. El segundo supuesto que se hace es una muestra aleatoria simple, que los datos se recopilan de una porción representativa, seleccionada al azar de la población total.
  3. El tercer supuesto es que los datos, cuando se grafican, dan como resultado una curva de distribución normal en forma de reloj. Cuando se supone una distribución normal, se puede especificar un nivel de probabilidad (nivel alfa, nivel de prominencia, pag) como criterio de aceptación. En la mayoría de los casos, se puede aceptar un valor del 5%.
  4. El cuarto supuesto es que se utiliza un tamaño de muestra relativamente grande. Un tamaño de muestra más grande significa que la distribución de los resultados debe aproximarse a una curva normal en forma de reloj.
  5. El supuesto final es la homogeneidad de la variabilidad. La varianza homogénea o igual se produce cuando las desviaciones estándar de las muestras son casi iguales.