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T de student , metodos y diseño de investigación
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Título del Test:
T de student , metodos y diseño de investigación Descripción: Tema 6, 7 y 8 Autor:
Fecha de Creación: 24/07/2017 Categoría: Otros Número Preguntas: 13 |
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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. |
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