Unidad VIII.

Elección de la prueba de significación estadísticasignificación estadística

Ricardo Ruiz de Adana Pérez

Objetivo

• Aprender a seleccionar la prueba de significación estadística para realizar el contraste de hipótesis.

Elección de pruebas estadísticas

• A la hora de seleccionar la prueba, tendremos en cuenta:– Tipo de variable: cuantitativa o cualitativa.– Grado de dependencia de los datos:– Grado de dependencia de los datos:

• Datos independientes.• Datos apareados.

– Condiciones de aplicabilidad.• Normalidad, tamaño de la muestra.

Pruebas estadísticas para comparar dos proporciones

• Se analiza una variables cualitativa en dos grupos distintos, estando implicadas dos variables cualitativas:– La que estudiamos.– La que define el grupo.– La que define el grupo.

• Las pruebas que más se utilizan son:– Grupos independientes:

• Z de comparación de proporciones.• Ji – cuadrado.

– Grupos apareados:• Prueba de Mcnemar.

Pruebas estadísticas para comparar tres o más proporciones

• Se comparan las proporciones de una o más categorías de una variable cualitativa según grupos definidos por otra variable según grupos definidos por otra variable cualitativa– Grupos independientes: ji cuadrado– Grupos apareados: Q de Codhran

Pruebas estadísticas para comparar dos medias

• Se produce al estudiar una variable cuantitativa en dos grupos. El objetivo es la comparación de medias en ambos grupos. Involucra a.– Una variable cuantitativa: variable a estudio.– Una variable cualitativa: la que define los grupos.– Una variable cualitativa: la que define los grupos.

• Grupos independientes:– n>=30 o n<30 y variable normal: t de Student.– n< 30 y distribución no normal o no se sabe: U de Mann

Whitney.• Grupos apareados.

– N>=30 o n<30 y variable normal: t de Student para datos apareados.

– N< 30 y distribución no normal o no se sabe: prueba de rangos de Wilcoxon para datos apareados.

Pruebas estadísticas para comparar medias de tres o más grupos

• Grupos independientes:– si la variable sigue una distribución normal con

homogeneidad de varianzas por grupos: Análisis de la varianza (ANOVA).

– si la variable sigue una distribución no normal o sin – si la variable sigue una distribución no normal o sin homogeneidad de varianzas : Prueba de Kruskal Wallis.

• Grupos apareados:– si siguen una distribución normal con homogeneidad

de varianzas: ANOVA para medidas repetidas.– si siguen una distribución no normal o sin

homogeneidad de varianzas : Prueba de Fiedman.

Relación ente variables cuantitativas.

• Para calcular la relación entre dos variablescuantitativas, calculamos el coeficiente decorrelación , que es una medida de relacióncorrelación , que es una medida de relaciónlineal entre dos variables numéricas.

• Su cálculo se realiza habitualmente a travésde programas estadísticos.

Relación ente variables cuantitativas.

• La interpretación de la r (en números absolutos) es:�0-0.25: correlación escasa o sin correlación.

�0.26 – 0.50: cierto grado de correlación moderada.moderada.

�0.51 – 0.75: correlación buena.

�mayor de 0.75: correlación excelente o muy buena.

• Si la r es positiva , indica una relación en el mismosentido, mientras si la r es negativa, indica quecuando una de las variables aumenta, la otradisminuye.

Relación ente variables cuantitativas.

• El coeficiente de determinación es r2.

• Indica el porcentaje de variabilidad de• Indica el porcentaje de variabilidad deuna de las variables explicado por laotra.