Prueba
t para muestras relacionadas
(o
muestras pareadas, o medidas repetidas)
La prueba
t para muestras relacionadas es una prueba de significación que se
aplica para decidir si podemos rechazar la hipótesis nula que afirma que la
media de dos variables de escala, medidas antes y después, o medidas
en sujetos relacionados, son iguales.
Podemos
tener dos medidas para una muestra de sujetos: una medida antes y una
medida después. Por ejemplo, peso antes del tratamiento y peso
después. Y queremos decidir, asumiendo que nuestra muestra es una
muestra aleatoria simple, si las medias poblacionales antes y después
son iguales. Este es un uso de la prueba t para muestras
relacionadas.
Otro uso:
tenemos mellizos. Una posibilidad de ver la eficacia relativa de dos
tratamientos es medir la media de resultados con un tratamiento y la
media de resultados con el otro. Luego efectuamos la prueba t para
muestras relacionadas en nuestra muestra a efectos de decidir si
podemos rechazar la hipótesis nula de igualdad de medias en el
universo del cual fue extraída la muestra.
También podemos tener casos apareados. Por ejemplo, puntúo la inteligencia de una serie de individuos en el momento 0, y formo parejas de individuos de con similar puntaje. A uno lo dejo como control y al otro le hago hacer crucigramas. Luego comparo la inteligencia de ambos grupos. Si fuera mayor la del grupo que hizo crucigramas concluiría que estos benefician la inteligencia (al menos en el muy corto plazo).
Premisas para aplicar la prueba
1) La
diferencia entre las medidas pareadas está normalmente distribuida
en la población (esta premisa pierde importancia conforme aumenta el
tamaño de la muestra.)
2) Los
casos son una muestra aleatoria simple extraída de la población.
D
de Cohen para muestras relacionadas
La prueba
t es una prueba de significación. Solo nos dice si podemos estar
seguros, para determinados niveles de confianza, de que existe una
diferencia. Pero no nos dice nada de su magnitud.
Para eso
necesitamos medidas de tamaño del efecto o medidas de asociación.
Una medida
habitualmente usada es la d de Cohen para muestras relacionadas.
SPSS no la da. Pero la calculamos dividiendo la diferencia de medias
por la desviación estándar de la diferencia de medias.
Se adjuntan base de datos y vídeo. Para poder verlos se debe descargar el siguiente archivo en la computadora del lector:
No hay comentarios:
Publicar un comentario