1. Unidad VIII.
Elección de la prueba de
significación estadística
Ricardo Ruiz de Adana Pérez

2. Objetivo
• Aprender a seleccionar la prueba de
significación estadística para realizar el
contraste de hipótesis.

3. Elección de pruebas estadísticas
• A la hora de seleccionar la prueba,
tendremos en cuenta:
– Tipo de variable: cuantitativa o cualitativa.
– Grado de dependencia de los datos:
• Datos independientes.
• Datos apareados.
– Condiciones de aplicabilidad.
• Normalidad, tamaño de la muestra.

4. Pruebas estadísticas para
comparar dos proporciones
• Se analiza una variables cualitativa en dos grupos
distintos, estando implicadas dos variables cualitativas:
– La que estudiamos.
– La que define el grupo.
• Las pruebas que más se utilizan son:
– Grupos independientes:
• Z de comparación de proporciones.
• Ji – cuadrado.
– Grupos apareados:
• Prueba de Mcnemar.

5. Pruebas estadísticas para
comparar tres o más proporciones
• Se comparan las proporciones de una o
más categorías de una variable cualitativa
según grupos definidos por otra variable
cualitativa
– Grupos independientes: ji cuadrado
– Grupos apareados: Q de Codhran

6. Pruebas estadísticas para
comparar dos medias
• Se produce al estudiar una variable cuantitativa en dos
grupos. El objetivo es la comparación de medias en
ambos grupos. Involucra a.
– Una variable cuantitativa: variable a estudio.
– Una variable cualitativa: la que define los grupos.
• Grupos independientes:
– n>=30 o n<30 y variable normal: t de Student.
– n< 30 y distribución no normal o no se sabe: U de Mann
Whitney.
• Grupos apareados.
– N>=30 o n<30 y variable normal: t de Student para datos
apareados.
– N< 30 y distribución no normal o no se sabe: prueba de rangos
de Wilcoxon para datos apareados.

7. Pruebas estadísticas para comparar
medias de tres o más grupos
• Grupos independientes:
– si la variable sigue una distribución normal con
homogeneidad de varianzas por grupos: Análisis de
la varianza (ANOVA).
– si la variable sigue una distribución no normal o sin
homogeneidad de varianzas : Prueba de Kruskal
Wallis.
• Grupos apareados:
– si siguen una distribución normal con homogeneidad
de varianzas: ANOVA para medidas repetidas.
– si siguen una distribución no normal o sin
homogeneidad de varianzas : Prueba de Fiedman.

8. Relación ente variables
cuantitativas.
• Para calcular la relación entre dos variables
cuantitativas, calculamos el coeficiente de
correlación, que es una medida de relación
lineal entre dos variables numéricas.
• Su cálculo se realiza habitualmente a través
de programas estadísticos.

9. Relación ente variables
cuantitativas.
• La interpretación de la r (en números absolutos) es:
0-0.25: correlación escasa o sin correlación.
0.26 – 0.50: cierto grado de correlación
moderada.
0.51 – 0.75: correlación buena.
mayor de 0.75: correlación excelente o muy
buena.
• Si la r es positiva , indica una relación en el mismo
sentido, mientras si la r es negativa, indica que
cuando una de las variables aumenta, la otra
disminuye.

10. Relación ente variables
cuantitativas.
• El coeficiente de determinación es r2.
• Indica el porcentaje de variabilidad de
una de las variables explicado por la
otra.