T de Student Relacionada

Vamos a ver la T de student. Es un estadístico con el propósito de comparar grupos de datos. Muy usado en experimentos con mediciones pre y post es las características que tiene este estadístico, busca comparar. Lo hace con datos que se encuentran en unidades y que tienen una distribución normal. 

Vamos a ver en este esquema los 3 tipos de té de student que hay. En la t de student de un factor. Que compara un grupo de datos. Con un valor único. La T de student. Con datos emparejados. O longitudinales. Que compara a dos grupos. A un mismo grupo con dos mediciones, vemos en el esquema un cuadrado y otro cuadrado. Esto gráfica que se trata de la misma muestra del mismo grupo con dos mediciones. Antes y después, antes y después de que de una intervención de un experimento. Y el tercer tipo de té de student. 

Las comparaciones que se realiza entre 2 conjuntos de datos diferentes. Ahora vamos a ver cómo se ven estos datos en la matriz del spss dijimos que habían 3 tipos de de student. El T un factor se presenta de esta manera en la matriz del SPSS

No olvidemos que se trata de datos cuantitativos en unidades. Los estadísticos del student para muestras relacionadas, se trata de una misma muestra con dos mediciones, la medición. Cuantitativa antes y la medición cuantitativa después. Después de que de una intervención de un experimento. Y la tercera forma de este estadístico se presenta. Con dos variables, la variable de agrupación que es categórica. En este caso. Agrupa con el número dos con el código dos. A las personas del sexo femenino y con el código 1 a las personas del sexo masculino. Y la segunda variable que contiene las unidades de medición. Ahora vamos a ver. 

El segundo tipo dijimos. ¿Que son este? Con una misma muestra, con dos mediciones. Eso es lo que vamos a ver en esta parte. De la sesión y vemos, pues que lo las mediciones que se va a comparar. Son el antes y el después de un mismo grupo. Acá, dice una misma muestra. Se la denomina como muestras relacionadas. El spss lo denomina como emparejadas o también conocida como muestras longitudinales. Lo cierto es que es una misma muestra, con dos mediciones antes y después.

En el programa SPSS. vamos a analizar al menú, analizar, ubicamos comparar medias. Entonces nos vamos tras los 3 tipos de T student, u ubicar las para muestras emparejadas. Y. Una vez que hacemos la operación. Ubicamos la significancia. Sí está significancia asintótica bilateral es menor a 0.05. Aceptamos la hipótesis del investigador y rechazamos la hipótesis nula, pero si no fuera menor y más bien fuera mayor, entonces aceptamos la hipótesis nula que nos indica que son iguales. Ambas muestras significativamente iguales; los pasos para este estadístico son dos: 

En primer lugar tenemos que calcular o hallar la normalidad de los datos y sólo si tuviera una distribución normal, pasamos al segundo paso que es propiamente la aplicación de este estadístico. Si el valor de la significancia fuera menor a 0.05. Probamos la hipótesis nula en ambos casos. Obviamente para la normalidad nos tiene que salir la hipótesis nula, o sea una valor de significancia mayor para tener una distribución normal y pasar al segundo pasó qué es el cálculo de la T de student para muestras relacionadas.