Test de Raven
CAPÍTULO DUODÉCIMO. TEST DE RAVEN. ESTUDIO ESTADÍSTICO DESCRIPTIVO E INFERENCIAL. INTERPRETACIÓN.
12.1 Introducción.
En esta prueba de inteligencia general, haremos igualmente comparaciones entre los sujetos de la muestra, por sexo y por edad. En cuanto a la comparación con los baremos, al estar estos estructurados por sexo y por edad, y no poder ser unificados ya que desconocemos como se han creado los percentiles, hemos tenido que dividir nuestra muestra en seis subgrupos: chicos de 13, 14 y 15 años, y chicas de 13, 14 y 15 años. Tanta partición nos ha proporcionado grupos demasiado pequeños, por lo que en algunos casos no hay suficiente información para la comparación.
El análisis completo está compuesto por:
1. Tabla de frecuencias, estadísticos y percentiles para la muestra completa.
2. Tabla de frecuencias, estadísticos y percentiles para los grupos de sexo y edad.
3. Test de Mann-Whitney para la comparación por sexo entre los sujetos de la muestra.
4. Test de Kruskal-Wallis para la comparación por edades entre los sujetos de la muestra.
5. Tabla de frecuencias según los seis grupos de sexo y edad para preparar el contraste de Kolmogorov-Smirnov.
6. Contraste de Kolmogorov-Smirnov para comparar cada subgrupo de la muestra con el correspondiente de los baremos.
7. Gráficos para comparación de las distribuciones de la muestra y los baremos.
8. Conclusiones.
12.2 Tablas de frecuencias, estadísticos y percentiles para la muestra completa.
La tabla de frecuencias nos permite comprobar que, en general, existen puntuaciones bastantes más bajas de las que se dan en los baremos (el percentil más bajo de los baremos es 29), mientras que en la muestra se dan valores como 17, 18, 20, 23, etc. Asimismo el valor más alto de la muestra (51), estaría superado en los baremos por entre un 10 y un 25% de los datos.
FRECUENCIAS MUESTRA
ESTADÍSTICOS MUESTRA
PERCENTILES MUESTRA
FRECUENCIAS VARONES
ESTADÍSTICOS VARONES
PERCENTILES VARONES
FRECUENCIAS MUJERES
ESTADÍSTICOS MUJERES
PERCENTILES MUJERES
FRECUENCIAS 13 AÑOS
ESTADÍSTICOS 13 AÑOS
PERCENTILES 13 AÑOS
FRECUENCIAS 14 AÑOS
ESTADÍSTICOS 14 AÑOS
PERCENTILES 14 AÑOS
FRECUENCIAS 15 AÑOS
ESTADÍSTICOS 15 AÑOS
PERCENTILES 15 AÑOS
12.3 Test de Mann-Whitney para la comparación por sexo entre los sujetos de la muestra.
Las submuestras tienen tamaños 33 y 8, por lo que a falta de una normalidad comprobada, el contraste más conveniente será el efectuado con el test no paramétrico U de Mann-Whitney, para comparación de dos muestras independientes.
Si el p-valor es inferior a 0,05 se rechazará la hipótesis de que la distribución de las puntuaciones coinciden.
Programa utilizado: SPSSPC+
Subprograma: NPAR TEST M-W
Resultados:
A la vista de los resultados llegamos a la conclusión de que no hay diferencia estadísticamente significativa, Aunque en las estadísticas por sexos comprobamos que en la muestra, las puntuaciones para las chicas son bastante más altas que las de los chicos, los resultados dan un p-valor mayor que 0.05, lo que nos debe indicar que no tenemos todavía suficiente evidencia para decir que hay diferencias. Esta falta de evidencia estadística, se debe sobre todo, a que solo tenemos 8 chicos.
12.4 Test de Kruskal-Wallis para la comparación entre los sujetos de la muestra por edad.
Dado que como con en el caso anterior nos encontramos con muestra pequeñas, consideramos que el contraste adecuado en este caso, es el test no paramétrico de Kruskal y Wallis, para comparación de más de dos grupos independientes.
Si el p-valor es inferior a 0,05 se rechazará la hipótesis de que las tres medianas son iguales.
Programa utilizado: SPSSPC+
Subprograma: NPAR TEST K - W
Corrección por empates
Las conclusiones son las mismas que las anteriores. No se puede afirmar que haya diferencias entre los diferentes grupos por edades, aunque se aprecia una ligera ventaja de los individuos de 15 años, ahora bien, no lo suficientemente significativa.
12.5 Contraste de Kolmogorov-Smirnov para la comparación entre la muestra y los baremos.
Como hemos dicho anteriormente dada la estructura de los baremos hemos subdividido la muestra en 6 grupos.
La hipótesis de trabajo es detectar si la distribución de frecuencias de estos grupos se ajusta a la distribución porcentual de los baremos.
Para ello utilizaremos el contraste no paramétrico de Kolmogorov-Smirnov.
Programa utilizado: STATGRAPHICS.
Subprograma: Contrastes no paramétricos.
A continuación exponemos las tablas de frecuencias de los seis grupos creados. En ellas vemos como las comparaciones serán adecuadas para las mujeres, pero para los varones tendremos muy poca información para el análisis.
MUJERES 13 AÑOS TABLA DE FRECUENCIAS
MUJERES 14 AÑOS TABLA DE FRECUENCIAS
MUJERES 15 AÑOS TABLA DE FRECUENCIAS
VARONES 13 AÑOS TABLA DE FRECUENCIAS
VARONES 14 AÑOS TABLA DE FRECUENCIAS
VARONES 15 AÑOS TABLA DE FRECUENCIAS
Seguidamente exponemos los resultados de los contrastes de Kolmogorov-Smirnov, para las mujeres de 13, 15 y 15 años, y los varones de 13 y 14. Para los de varones de 15 años solo hay un dato, por lo que no tiene sentido el contraste. Los acompañamos con gráficos explicativos de las distribuciones de la muestra y de los baremos:
MUJERES 13 AÑOS
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Test
Data: M13
Empirical c.d.f.: M13T
Estimated KOLMOGOROV statistic DPLUS = 0.3143
Estimated KOLMOGOROV statistic DMINUS = 0.0345
Estimated overall statistic DN = 0.3143
Approximate significance level = 0.408132
MUJERES 14 AÑOS
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Test
Data: M14
Empirical c.d.f.: M14T
Estimated KOLMOGOROV statistic DPLUS = 0.411245
Estimated KOLMOGOROV statistic DMINUS = 0.0283
Estimated overall statistic DN = 0.411245
Approximate significance level = 0.0484332
MUJERES 15 AÑOS
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Test
Data: M15
Empirical c.d.f.: M15T
Estimated KOLMOGOROV statistic DPLUS = 0.257143
Estimated KOLMOGOROV statistic DMINUS = 0.0422
Estimated overall statistic DN = 0.257143
Approximate significance level = 0.31281
VARONES 13 AÑOS
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Test
Data: V13
Empirical c.d.f.: V13T
Estimated KOLMOGOROV statistic DPLUS = 0.3786
Estimated KOLMOGOROV statistic DMINUS = 0.0272
Estimated overall statistic DN = 0.3786
Approximate significance level = 0.61506
VARONES 14 AÑOS
Kolmogorov-Smirnov One-Sample Test
Data: V14
Empirical c.d.f.: V14T
Estimated KOLMOGOROV statistic DPLUS = 0.55
Estimated KOLMOGOROV statistic DMINUS = 0.0666667
Estimated overall statistic DN = 0.55
Approximate significance level = 0.32427
12.6 Conclusiones.
Como se puede apreciar en los gráficos las distribuciones de las muestras van claramente por debajo de los baremos. Pasando las medianas de las distribuciones a los percentiles correspondientes podemos describir los resultados obtenidos en nuestra muestra de la manera siguiente:
Entre un grupo de 100 personas equivalentes en sexo y edad a las mujeres de nuestra muestra, entre 10 y 25 manifestarán menos capacidad para resolver problemas que ellas, y entre 75 y 90 se mostrarán más eficaces. Dicho de otra manera, entre el 75 y el 90% de las mujeres de su edad, manifiestan más capacidad y eficacia en el rendimiento intelectual que ellas. Los mismos resultados obtienen las de 14 años.
En las muchachas de 15 años el 75 % de la población equivalente dispone de más capacidad.
Por lo que respecta a los varones tenemos que en los de 13 años, el 90% de la población equivalente en sexo y edad, exhibe mejor disposición para resolver problemas que ellos. En los de 14 años, entre el 25 o el 50%. Y en el de 15 años el 95 % de los sujetos baremados son más eficaces que él.
Vemos por tanto, que el rendimiento intelectual, la percepción de relaciones y el razonamiento lógico de los componentes de nuestra muestra, es considerablemente bajo respecto a la media poblacional.
En los contrastes estadísticos se aprecia que no existen diferencias significativas entre los varones y las muchachas del grupo, igualmente tampoco hay desemejanza entre los grupos por edad. Su capacidad es equivalente.
Estas conclusiones solo se pueden extrapolar a la población general de adolescentes acogidos en estos centros, en el caso de las mujeres de 14 años. En el contraste es el único valor que aparece con un p-valor menor a 0,05. En el resto aunque la tendencia es clara y obvia, el test, dado el número bajo de componentes de los grupos, no se manifiesta.