T de student , metodos y diseño de investigación

Un diseño de dos grupos es propio de una situación de investigación en la que tenemos: Dos grupos y dos variables independientes. Dos variables independientes. Dos grupos y una sola variable independiente.

Uno de los aspectos fundamentales para saber si debemos utilizar una prueba paramétrica o no paramétrica es. El nivel de la variable dependiente debe ser al menos de intervalo. El nivel de medida de la variable independiente debe ser , al menos, de intervalo. El nivel de medida de la variable dependiente debe ser, exclusivamente, de razón.

La prueba estadística que debemos utilizar para el contraste de medias de dos grupos es: T de Student. F. F o t indistintamente.

En un contraste de medias, rechazaremos la hipótesis nula cuando: La probabilidad asociada al estadístico de contraste es menor o igual que alfa. La probabilidad asociada al estadístico de contraste es mayor o igual que alfa. Las diferencias entre las medias empíricas sea grande.

Técnicamente hablando podemos decir que. Aceptar la hipótesis nula es lo mismo que No rechaarla. No es o mismo aceptar la hipótesis nula que No rechazarla. Aceptar la hipótesis nula es lo mismo que No rechazar la hipótesis alternativa.

Si deseamos utilizar la prueba t de Student, el incumplimiento del siguiente supuesto No implica la utilización de su alternativa no paramétrica. Linealidad. Homogeneidad de varianza. Normalidad.

El análisis de varianza para más de dos grupos hay una prueba que no debemos utilizar para los contrastes posteriores: Tukey. T de Student. Scheffe.

En el contraste de hipótesis cuando nos referimos al valor exacto de p hablamos de: El valor de alfa. La probabilidad exacta de error asociada al estadístico de contraste establecida a priori. La probabilidad exacta asociada al estadístico de contraste obtenida a posteriori.

En el caso de nuestras pequeñas a las que le sea aplicable una prueba paramétrica los valores crítcos: Se acercan progresivamente a los de la curva normal. Varían en función de los g.l. del numerador y del denominador. Se alejan progresivamente de los de la curva normal.

Cuando las estimaciones que hagamos con el estimador se encuentran alrededor del parámetro en cuestión de forma simétrica estamos hablando de: Carencia de sesgo. Indice de asimetria. Eficiencia del estimador.

Entre las ventajas de las pruebas paramétricas sobre las o paramétricas , está. Aumento de los grados de libertad. La mayor potencia de las pruebas. La disminución de la varianza debido a los errores de medida.

Entre las ventajas de las pruebas no paramétricas frente a las paramétricas está. Su mayor desarrollo estadístico. Su especial adecuación a muestras grandes. Su especial adecuación a muestras pequeñas.

La prueba estadística que debemos utilizar para el contraste de medias en un diseño de dos grupos es. t de Student. F. F o t indistintamente.