SEMINARIO

1. SEMINARIO VIII.
T-STUDENT

2. T- STUDENT
Se utiliza para determinar si hay un diferencia
significativa entre las medias de dos grupos; es decir,
cuando deseamos comparar dos medias,
MUESTRA
DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES
DOS MUESTRAS RELACIONADAS

3. PRUEBAS MÁS UTILIZADAS

4. T-STUDENT.
Variable cuantitativa – Variable cualitativa (2 categorías de
datos dependientes)
Variable cuantitativa – Variable cualitativa con (2 categorías de
datos independientes).

5. T- STUDENT.
Variable cualitativa sólo tiene dos categorías (sexo)  Mujer /
Hombre  Dicotómica.  T-Student
Si tuviera más de dos niveles, después utilizaríamos un Análisis
de la Varianza (ANOVA)
En ambos casos, es necesario la distribución Normal de la variable
cuantitativa en los grupos que se comparan y la homogeneidad de
varianzas en las poblaciones de las que proceden los grupos; su no
cumplimiento conlleva la necesidad de recurrir a pruebas estadísticas no
paramétricas

6. T-STUDENT PARA UNA MUESTRA
Se utiliza para determinar si la medida de una sola
variable difiere de una constante especificada.

7. T-STUDENTE. 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)
Objetivo Averiguar si los resultados obtenidos en la muestra son
estadísticamente significativos, o sea, si esos resultados también ocurren en
población de proviene la muestra estudiada.

8. T-STUDENT. PASOS A SEGUIR
1º. Identificar las variables de estudio y tipo de medidas.
La T-Student al ser una prueba paramétrica exige 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. Si la muestra empleada es menor de 30,
hay que recurrir a la prueba de normalidad
 DECISÓN SOBRE LA NORMALIDAD DE LA VARIABLE

9. 2º. Confirmación de la prueba estadística a
emplear
Si la muestra sigue una distribución normal entonces
para el contraste de hipótesis se podrá utilizar la
prueba de la T-Student

10. 3º Plantear las hipótesis para contrastar las
medias de las dos muestras. (EJEMPLO)
 Lamedia de la agregación plaquetaria antes de fumar es del 64%
 La media de la agregación plaquetaria después de fumar es del 66,17%
 La media de la diferencia de las muestras es 2,167 (d= 26/12=2,167)
¿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

11. 4º. Establecer el nivel de confianza
Establecer un nivel de confianza del 95%. Es decir, que
aceptaremos o rechazaremos la Ho una confianza del 95% o
dicho de otra forma; que la probabilidad de cometer error al
aceptar o rechazar la Ho será de un 0,05
5º.Calcular T-Student para datos apareados y
varianzas desconocidas (SPSS)

12. 6º DECISIÓN ESTADÍSTICA (ejemplo)
H0: μ1=μ2 (las medias en ambas poblaciones son iguales por lo que fumar
no aumenta la agregación plaquetaria)
H1: μ1 ≠μ2
¿Aceptamos o rechazamos la H0?
 En este caso como el p-valor asociado a la prueba t = 0,057 > 0,05
 Se puede aceptar la H0 con una confianza del 95% y se afirma que las
muestras proceden de poblaciones de igual media de agregación
plaquetaria

13. 7º. Interpretación o significado estadístico
 No hay evidencia de diferencias significativas
entre las medias de ambos grupos, es decir, de
que la “agregación plaquetaria” en los grupos
“antes” y “después” de fumar sean diferentes
8º Interpretación clínica
 Fumar no modifica la “agregación plaquetaria”