Se realiza una descripción sobre la significancia de algunas pruebas estadísticas en la investigación educativa

1. La significancia en las
pruebas estadísticas ¿qué
son y para qué sirven?
JESÚS ALFONSO BELTRÁN
MÉTODOS ESTADÍSTICOS MULTIVARIADOS

2. Chi cuadrada como bondad de ajuste
La prueba chi-cuadrado permite averiguar si la distribución empírica de una variable categórica
se ajusta o no (se parece o no) a una determinada distribución teórica.
Dependiendo de los objetivos del trabajo o hipótesis del mismo se utilizará el valor “p” de la
prueba
Para contrastar la hipótesis de bondad de ajuste con variables cuantitativas es preferible utilizar
la prueba Kolmogorov-Smirnov
Aula Virtual de Bioestadística, s. f.; Field, 2009;

3. Pruebas de significación
Las pruebas de significación permiten contrastar la hipótesis de que las muestras obtenidas
proceden de poblaciones normales
Para el calculo de la normalidad existen dos tipos de pruebas Kolmogorov-Sminov (K-S)y
Shapiro-Wilk (S-W).
Para decidir que prueba de normalidad se debe considerar el tamaño de la muestra, en caso de
que la muestra sea mayor a 50 se debe utilizar el estadístico K-S, en caso contrario utilizar S-W.
Rechazaremos la hipótesis de normalidad cuando el nivel de significación sea menor al
establecido (generalmente 0.05).
SPSSS: Guía para el análisis de datos

4. Significancia
La significancia o valor p nos indica o menciona si lo que obtuvimos cae en la zona de aceptación
o en la zona de rechazo. Es decir si nuestra hipótesis se comprueba o no.
Se relaciona con la necesidad de “probar hipótesis”. Este proceso se realiza utilizando “pruebas
de hipótesis”, las que permiten cuantificar hasta que punto la variabilidad de la muestra en
estudio es responsable de los resultados obtenidos.
El valor p que se busque depende de la intención o el objetivo con el que se aplique la prueba.
Manterola, Pineda & Mancir, 2008; Rivera & García, 2012

5. Tamaño del efecto
El tamaño del efecto se mide con las pruebas de d de Cohen y r de Pearson representa el grado
en que la hipótesis nula es falsa y es un complemento para las pruebas de hipótesis, como las
siguientes:
Cárdenas & Arancibia, 2014; Field, 2009

6. Estadístico de Levene
La prueba de Levene para contrastar la hipótesis de que los grupos definidos por la variable
factor proceden de poblaciones con la misma varianza
El nivel de significancia permite contrastar la hipótesis de homogeneidad de varianzas: si el valor
de p es menor que .05, podemos rechazar la homogeneidad.
Regularmente utilizada en las pruebas de T de Student y Anova one-way
Field, 2009

7. Referencias
Aula Virtual De Bioestadística. (S. F.). Chi-chicuadrada. Recuperado De Http://E-
stadistica.Bio.Ucm.Es/Cont_mod_1.Html
Cardenas, M., & Arancibia, H. (2014). Potencia estadística y cálculo del tamaño del efecto en G*
Power: Complementos a las pruebas de significación estadística y su aplicación en
psicología. Salud & Sociedad, 5(2), 210-224.
Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. USA: Sage
Manterola, C., & Pineda, V. (2008). El Valor de" P" y la" significación estadística: Aspectos
generales y su valor en la práctica clínica. Revista chilena de cirugía, 60(1), 86-89.
Rivera, S. & García, M. (2012). Aplicación de la estadística a la psicología. México: Porrua