Independientes esto es diferente a la T de  student para muestras relacionadas o longitudinales las características que debe tener este los datos estadístico es que se traten de grupos diferentes acabemos dos grupos que son diferentes el grupo a y el grupo B no son tienen mediciones distintas que van a ser objeto de comparación en la otra característica es que los datos sean cuantitativos es decir mediciones en unidades una tercera característica es que tengan una distribución normal ambos grupos tengan una distribución normal Y por último que haya homoselasticidad es decir una cierta igualdad de variación no iguales pueden ser también demasiados diferentes porque no habría puntos de comparación en el caso de la matriz del SPSS se presentan de esta manera acá vemos el ID significa que si es una encuesta son personas diferente en la encuesta uno dos tres son personas diferentes.

Vemos que el género o sexo en este caso femenino puede ser Carmen acá puede ser María , Rodrigo o Pedro y cada uno con sus pesos entonces en estos casos hay dos variables la variable que se va a medir a contrastar y la variable de agrupación que agrupa las categorías en este caso hombre y mujer pueden haber más pero en comparaciones se hace entre dos variables eso lo vamos a ver en el SPSS, en la parte práctica decíamos que debe tener una distribución normal son las distribuciones que tiene en los objetos en la en la naturaleza donde se dibuja una campana una forma de Campana de gauss donde los extremos tanto al inicio como al término tienden a acercarse a cero otra característica importante decíamos que es la homoselasticidad 

En este caso vemos que las medias están dentro de las cajas vemos que esta media se está dentro de la caja de esta otra distribución y su media de esta caja también se proyecta dentro de la caja de la otra variable eso nos indica que no es que sean iguales sino que hay una cierta afinidad que permite hacer la comparación entre ambos grupos podemos ver acá que el primer análisis que tenemos que hacer es la prueba de normalidad porque si no hay normalidad ya no podríamos aplicar la sino otro estadístico paramétrico entonces para ellos nos vamos al menú a analizar en estadísticos descriptivos ubicamos explorar hacemos clic en esta parte y lo que vamos a tener es el siguiente cuadro en la lista de pendientes pasamos la variable que vamos a contrastar que es la variable peso y en la lista de factores pasamos la variable de agrupación si no pasamos esta variable de agrupación nos va a calcular la variable peso como si fuera una sola un solo Grupo tanto hombres como mujeres lo va a tomar como un solo Grupo pero para diferenciar lo que se trata de dos grupos Tenemos que pasar la variable de agrupación a la lista de factores, vamos a gráficos,clic en este en este icono este este panel acá va a venir por defecto activado de hojas y tallos tenemos que Desactivar y lo que tenemos que activar es gráficos con normalidad de pruebas damos continuar y lo que tenemos ya es la tabla donde está 50 o más datos 50 o menos datos en este caso este tenemos acá los grados de libertad que es igual a n menos 1 es decir acá tendríamos 62 datos y 42 para mujeres 62 para hombre y 42 para mujer

Vemos Que en hombres es aplicable conmovedor con una significancia de 0.0 o 52 esto nos indica que es mayor al límite 0.5 Por tanto se trata de una distribución normal en el segundo caso aplicamos al ser menor de 50 el grupo de mujeres aplicamos chapiro wick en este caso nos da una un valor superior a 0.05 que es el máximo o el umbral que no seamos propuesto Entonces nos indica que esta segunda variable también tiene una distribución normal entonces ambas al tener una distribución normal podemos pasar al segundo paso que es ya el cálculo de la prueba t para muestras independientes de igual manera nos vamos a analizar, comparar medias y aquí ubicamos prueba t para muestras independientes al hacer clic la ventana que se nos presenta es la siguiente pasamos a la variable de prueba la variable este en unidades o cuantitativa que vamos a contrastar y acá .

La variable de agrupación debemos de definir los grupos esto porque la variable de agrupación puede tener varios grupos puede ser que sea casado solteros viudos divorciados etcétera acá tenemos hombres y mujeres nada más entonces definimos los grupos a nombres para uno y mujeres es dos, puede haber grupos solteros casados divorciados entonces solamente tenemos que elegir dos porque necesariamente se va a contrastar se va a comparar dos grupos los hacemos clic en aceptar y lo que tenemos son los siguientes estadísticos el primer estadístico que se nos presenta en el visor de resultados es el cuadro de descripción esto siempre que se nos presente el visor del spss nos va a presentar el 4 de descripción acá nos dice que tenemos 61 personas 61 varones encuestados 41 mujeres no la media para cada grupo.

Cómo podemos ver la media independiente de la cantidad de datos acá tenemos más hombres, y eso no influye en lo que es la media acá podemos ver que es 67 la media para hombres y 64 la media para las mujeres hay una cierta diferencia Aunque están casi aproximados Pero hay una diferencia de tres unidades aproximadamente con una desviación estándar de 7 puntos Entonces el segundo cuadro que se nos presenta como dijimos el primero era el cuadro descriptivo y el segundo cuadro Ya se nos presenta el cuadro de la t de student para muestras independientes y lo primero que se nos presenta acá es la prueba del evento, lo que podemos ver si existe o no homocerasticidad esto antes de entrar a ver si son iguales o diferentes los grupos y acá podemos ver en la prueba del evento una significancia mayor a 0.05 lo que nos indica que sí hay homocisticidad 

 Por tanto se asumen que las varianzas son iguales entonces la fila que te deben que debemos tener en cuenta es esta si fuera acá una significancia menor a 0.05 tendríamos que seguir esta fila al no asumir varianzas iguales entonces como asumimos que tienen varianzas iguales entonces la primera fila nos va a decir que hay una significancia bilateral de 0.03 que es menor a 0.05 como es menor asumimos la hipótesis alterna o la hipótesis del investigador que considera que hay diferencias que no son iguales Ya lo habíamos visto nosotros en esta parte que las medias efectivamente tienen una cierta diferencia 

Tienen una cierta diferencia pero  acá el estadístico nos confirma que son diferentes o lo que es significativamente diferentes tratándose de dos muestras independientes entonces acá tenemos un cuadrito en el cual nos podemos ver que hay elasticidad si se prueba la hipótesis la hipótesis nula no en cambio la es decir cuando es mayor a 0.05 y en el caso de la comparación de la t de student cuando es mayor a 0.05 son iguales en este caso hemos podido comprobar que se trata de diferente hay una diferencia significativa ahora esto lo vamos a ver de mejor manera en el estadístico spss y acá tenemos la matriz de datos para grupos independientes entonces dijimos que lo primero que debemos de hacer es ver si es que hay una distribución normal y eso lo vamos en acá en explorar dijimos que pasamos la variable peso y género a la lista de factores porque si no hacemos esto lo va a tomar la variable peso indistintamente como una sola variable para hombre y mujer pero acá ya va a ser la diferencia correspondiente entonces acá en gráficos debemos de Desactivar detalles de activar gráficos con normalidad Vamos a continuar y aceptamos entonces acá tenemos la primera tabla que se los presenta es la tabla descriptiva se puede decir dónde está este los datos donde se describe los datos y lo que tiene que continuar al darnos a continuación, está la normalidad de los datos que lo apreciamos en este cuadro, como la primera variable hombres es mayor a 50,. Entonces es aplicable  mirnoff lo cual nos indica que es mayor a 0.05 por tanto aceptamos la hipótesis nula que indica haber normalidad para la segunda variable al ser menor a 0.05 nos dice que la significancia es mayor a 0.05 

Entonces aceptamos la hipótesis nula de que tiene ese segundo grupo de las mujeres tienen  una distribución normal entonces ambas variables al tener distribución normal nos permite pasar hacer al segundo estadístico que es la prueba de propiamente dicho para ello vamos a comparar medias y vamos a muestras independientes, pasamos la variable peso a variables de prueba y tenemos que pasar la variable género a la variable de agrupación como dijimos acá pueden haber muchos grupos bueno en este caso solamente hay dos grupos y no hay nada que hacer simplemente son los grupos uno y dos y le damos a continuar desactivamos el tamaño del efecto porque son estadísticos que van a darle mayor precisión pero en este caso no es el objeto de este de la clase y le damos aceptar.

Entonces tenemos el cuadro descriptivo y justamente vemos una diferencia de medias de tres unidades lo cual nos indica una cierta diferencia que nos va a confirmar este cuadro como dijimos lo que tenemos que ver es la prueba de Levin con una F que es menor de 0.835 que tiene una significancia mayor a 0.05 esta mayor significancia nos indica que aceptemos la hipótesis alterna que hay homocedasticidad es decir hay igualdad de varianzas por tanto esta fila superior es la que debemos de tener en cuenta y vamos a ver la significancia que tiene de 0.033 que es menor a 0.05 por tanto aceptamos la hipótesis alterna que considera que hay diferencias entre ambos grupos Es decir que las diferencias son significativamente  diferentes ambas variables posteriormente este podemos es todo esto corroborar con los con esta tabla que tenemos para las hipótesis nulas y las hipótesis alternas