T Y Chi

ALGUNOS ESTADÍSTICOS IMPORTANTES
Claudia Guevara – Cordero
(claudia_guevara_cordero@hotmail.com)
PRUEBA T DE STUDENT (ESTADÍSTICO PARAMÉTRICO)
La prueba “t de Student”nos indica si hay diferencias de medias para uno, dos o
más grupos. Se trata de una prueba paramétrica, es decir, que entre otras cosas, la/s
variable/s dependiente/s deben estar medidas en nivel (escala de medición) de intervalo orazón.

1.- Prueba t para muestras independientes
(Analizar  Comparar medias  Prueba T para muestras independientes)

A continuación se desarrolla un ejemplo donde seleccionamos como variable de
agrupación o variable independiente el Sexo que tiene dos categorías: MUJER (1) y
HOMBRE (2). Como variables dependientes (contrastar variables) seleccionamos
Rendimiento en Historia, Rendimiento enFilosofía, Rendimiento en Idioma, Rendimiento
en Matemáticas y Rendimiento en Dibujo.

En esta pantalla seleccionamos
las variables dependientes, así
como la variable independiente
(de agrupación) a partir de la que
se

calcula

medias.

En DEFINIR GRUPOS hay que introducir los valores
que puede tomar la variable de agrupación, en
nuestro caso 1 (hombre) y 2 (mujer), hasta que no
Las Ho quedanformuladas de la forma siguiente:

1

la

diferencia

de

En OPCIONES el programa nos sugiere un
intervalo de confianza de 95%, es decir,  =
0,05. Normalmente se utiliza este nivel de
confianza aunque puede modificarse al 98% o
al 99%. Si continuamos, aceptamos el 95%
sugerido.

Ho (1): No existen diferencias estadísticamente significativas en el Rendimiento de los
alumnos en Historia en función de lavariable Sexo.
Ho (2): No existen diferencias estadísticamente significativas en el Rendimiento de los
alumnos en Filosofía en función de la variable Sexo.
Ho (3): No existen diferencias estadísticamente significativas en el Rendimiento de los
alumnos en Idioma en función de la variable Sexo.
Ho (4): No existen diferencias estadísticamente significativas en el Rendimiento de los
alumnos enMatemáticas en función de la variable Sexo.
Ho (5): No existen diferencias estadísticamente significativas en el Rendimiento de los
alumnos en Dibujo en función de la variable Sexo.

Interpretación de resultados
En el visor de resultados (output) encontramos dos tablas (aquí se presenta la
segunda en dos partes). En la primera tabla, el programa calcula los ESTADISTICOS DEL
GRUPO, concretamente la media,la desviación típica y el error típico de medida de cada
categoría de la variable independiente, sexo en este caso.
Estadísticos de grupo

Rendimiento en historia
Rendimiento en filosofía
Rendimiento en idioma
Rendimiento en
matemáticas
Rendimiento en dibujo

Sexo
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre

N
53
47
53
47
53
47
53
47
53
47

2

Media
5.58
5.89
5.58
5.40
5.405.23
5.57
5.85
5.47
5.53

Desviación
típ.
2.20
2.36
2.28
2.42
1.96
2.22
1.95
1.98
2.34
2.02

Error típ. de
la media
.30
.34
.31
.35
.27
.32
.27
.29
.32
.29

A continuación aparece una tabla que consta de dos partes, en la primera, el
programa realiza una prueba a priori, la F de Levene, para comprobar si existe o no
homogeneidad de varianzas (uno de los requisitos para aplicar pruebasparamétricas). La
regla de decisión de Levene nos dice que: si el grado de significación de F es menor a
0.05 (es decir, significativo), debemos de rechazar la hipótesis de igualdad de varianzas y
considerar el valor T y su valor de significación correspondiente a la situación de las
varianzas.

Por último, en la segunda parte de la tabla, aparecen los resultados de la prueba,
el valor de la t, los grados delibertad y su probabilidad asociada. Por ejemplo, la
variable Rendimiento en Historia tiene un valor de t = -0,677y una probabilidad asociada
de 0,500. Si la hipótesis nula planteada Ho (1) era que no existen diferencias
estadísticamente significativas en el Rendimiento de los alumnos en Historia en función
de la variable Sexo, con los resultados obtenidos, y trabajando a un  = 0,05, podemos...