T-student para muestras independientes
INTRODUCCIÓN
Tanto para T-Student como para ANOVA, se deben cumplir una serie de criterios:
CRITERIO DE NORMALIDAD: la variable cuantitativa sedebe distribuir según la ley de la Normalidad, la población general y las poblaciones de las muestras se distribuyen normalmente con varianzas iguales. Es el más importante, puede asumirse que secumple para muestras grandes (n>100) pero debe explorarse siempre con gráficos y pruebas de normalidad.
CRITERIO DE HOMOCEDASTICIDAD: las varianzas de la distribución en las poblaciones de las queprovienen los grupos deben ser homogéneas (es importante que sean iguales porque es una técnica sensible a diferencias en variabilidad). Es menos exigente y existen alternativas para hacer el contraste(en la salida de SPSS “Asumiendo que varianzas son desiguales”).
Nota: cuando ambos requisitos no se cumplen hay que recurrir a “pruebas no paramétricas”. En SPSS: Analizar/pruebas no paramétricas/2muestras independientes.
PASOS A DAR EN SPSS
Comprobar que la variable cuantitativa cumple requisitos para pruebas paramétricas.
En SPSS: Analizar/estadísticos descriptivos/explorarFactor: variable nominal (trained/not trained).
Variable dependiente: variable cuantitativa
Marcamos mostrar ambos (viene por defecto).
En gráficos: marcamos gráficos con pruebas de normalidad.Histogramas y Tallo y Hojas.
Salida SPSS:
Resumen de casos que se van a analizar.
Resumen estadísticos descriptivos de la variable cuantitativa en cada grupo establecido.
Pruebas denormalidad en SPSS (contrastes de Kolmogorov-Smirnov y Saphiro y Wilck). Nos tenemos que fijar en la Sig. (significación estadística) de los dos contrastes y asumimos la normalidad de la distribución si encada grupo el nivel “p” es no significativo (no relación, no igualdad), es decir, que p>0,05. SI P>0,05 LA DISTRIBUCIÓN ES NORMAL (que es lo que nos interesa).
Los diagramas nos aproximan sin...
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