Seminario 8. T-STUDENT

1. ESTUDIO DE T-STUDENT Y CONTRASTE DE
HIPÓTESIS
ALICIA GÓMEZ CORREA
GRUPO 1 ENFERMERÍA
SUBGRUPO 2

2. USO DE T-STUDENT
Variable cuantitativa - Variable cualitativa con 2 categorías de
datos dependientes
Variable cuantitativa - Variable cualitativa con 2 categorías de
datos independientes

3. USO DE T-STUDENT PARA MUESTRAS
INDEPENDIENTES
La comparación de medias nos permite conocer si existen
diferencias en el valor de una variable cuantitativa entre dos grupos
(variable cualitativa con dos categorías o dicotómica)

4. USO DE T-STUDENT PARA MUESTRAS
INDEPENDIENTES
“ANALIZAR”  “Comparar medias”  “Prueba T para
muestras independientes…”

5. EJERCICIO SEMINARIO
En un estudio para investigar si la acción
de fumar afecta a la función plaquetaria,
se reclutó una muestra de 12 sujetos y
se les midió la agregación plaquetaria,
antes de fumar y después de fumar
Los resultados fueron los de la tabla
siguiente,
Evaluar si fumar modifica la agregación
plaquetaria
A B
% agregación
plaquetaria
n Antes Despué
s
di
1 60 70 10
2 78 82 4
3 64 64 0
4 68 69 1
5 72 75 3
6 76 72 -4
7 74 77 3
8 46 49 3
9 48 50 2
10 66 64 -2
11 64 65 1
12 52 57 5
 di = 26

6. NORMALIDAD DE LA VARIABLE CUANTITATIVA
La prueba t al ser una prueba paramétrica exige para ser aplicada
que la distribución de la variable cuantitativa sea normal o las
muestras sean grandes (n>30)
 La normalidad de la distribución se puede comprobar mediante
la prueba de Kolmogorov Smirnov (muestra superior a 50)
 Shapiro-Wilk (mucho más potente que Kolmogorov. Muestra
inferior a 50)
 Como la muestra empleada es menor de 30, hay que recurrir a
una prueba de normalidad

7. PRUEBA DE LA NORMALIDAD
“ANALIZAR” 
“Estadísticos
descriptivos” 
“EXPLORAR…”
CRUZAMOS
LAS VARIABLES
DEPENDIENTES
SELECCIONAMOS
“HISTOGRAMAS”
Y “GRÁFICOS DE
NORMALIDAD
CON PRUEBAS”

8. RESULTADOS
 Si el resultado de la significación es superior a 0.05 se acepta la
normalidad y la hipótesis nula (H0), rechazándose la hipótesis
alternativa (H1)
 Si el resultado de la significación es inferior a 0.05 se rechaza la
normalidad y la hipótesis nula (H0) y se acepta la hipótesis
alternativa (H1)

9. EJEMPLO: AGREGACIÓN PLAQUETARIA
 H0: las medias muestrales se distribuyen
normalmente
 H1: las medias muestrales NO se distribuyen
normalmente
 ¿La variable “agregación plaquetaria” es
“normal”?
 Para ambas variables, el p-valor asociado a la
prueba de Kolmogorov es 0,200 > 0,05 (nivel
de significación elegido)
 Se acepta la H0: las medias muestrales
proceden de poblaciones normales la
variable “agregación plaquetaria” se
distribuye normalmente
 La prueba de Shapiro-Wilk lleva a la misma
conclusión con mayor seguridad
Pruebas de normalidad
,166 12 ,200* ,956 12 ,729
,167 12 ,200* ,932 12 ,404
Agregacio_despues
Agregación_antes
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Este es un límite inferior de la significación verdadera.*.
Corrección de la significación de Lillieforsa.
Descriptivos
66,17 2,956
59,66
72,67
66,24
67,00
104,879
10,241
49
82
33
16
-,393 ,637
-,503 1,232
64,00 3,094
57,19
70,81
64,22
65,00
114,909
10,720
46
78
32
20
-,502 ,637
-,871 1,232
Media
Límite inferior
Límite superior
Intervalo de confianza
para la media al 95%
Media recortada al 5%
Mediana
Varianza
Desv. típ.
Mínimo
Máximo
Rango
Amplitud intercuartil
Asimetría
Curtosis
Media
Límite inferior
Límite superior
Intervalo de confianza
para la media al 95%
Media recortada al 5%
Mediana
Varianza
Desv. típ.
Mínimo
Máximo
Rango
Amplitud intercuartil
Asimetría
Curtosis
Agregacio_despues
Agregación_antes
Estadístico Error típ.

10. HIPÓTESIS NULA:
H0: μ1=μ2 (las medias en ambas poblaciones son iguales por lo que
fumar no aumenta la agregación plaquetaria)
HIPOTESIS ALTERNATIVA:
H1: μ1 ≠μ2
O lo que es lo mismo:
H0: d= 0 (H0 es lo mismo que decir la media de las diferencias
toma el valor 0)
H1: d≠ 0

11. ESTABLECER NIVEL DE CONFIANZA
Establecemos un nivel de confianza del 95%:
Aceptaremos o rechazaremos la Ho con una confianza del 95%
La probabilidad de cometer error al aceptar o rechazar la Ho será
de un 0,05 (error alfa)

12. RESULTADOS
• La media de la agregación plaquetaria antes de fumar
es del 64%
• La media de la agregación plaquetaria después de
fumar es del 66,17%
• ¿Cuál será la hipótesis nula?
H0: μ1=μ2 (las medias en ambas poblaciones son iguales
por lo que fumar no aumenta la agregación plaquetaria)
• ¿Cuál será la hipótesis alterna?
H1: μ1 ≠μ2
O lo que es lo mismo:
• H0: d= 0 (H0 es lo mismo que decir la media de las
diferencias toma el valor 0)
• H1: d≠ 0
A B
% agregación
plaquetaria
n Antes Desp
ués
di
1 60 70 10
2 78 82 4
3 64 64 0
4 68 69 1
5 72 75 3
6 76 72 -4
7 74 77 3
8 46 49 3
9 48 50 2
10 66 64 -2
11 64 65 1
12 52 57 5
 di = 26

13. USO DE T-STUDENT PARA MUESTRAS
DEPENDIENTES
“ANALIZAR” 
“Comparar medias”
 “Prueba T para
muestras
dependientes…”
Seleccionamos las
variables y las
pasamos a variables
relacionadas

14. RESULTADO T-STUDENT
H0: μ1=μ2 (las medias en ambas poblaciones son
iguales por lo que fumar no aumenta la
agregación plaquetaria)
H1: μ1 ≠μ2
 En este caso como el p-valor asociado a la
prueba t = 0,057 > 0,05
 Aceptaremos la H0 con una confianza del
95% y se afirma que las muestras proceden
de poblaciones de igual media de
agregación plaquetaria
 Fumar no modifica la “agregación plaquetaria”