T de student para muestras relaconadas
Enviado por Irving M • 22 de Febrero de 2016 • Prácticas o problemas • 651 Palabras (3 Páginas) • 322 Visitas
Ejercicio t de student para muestras relacionadas
Un doctor investigador está evaluando el efecto que una dieta tiene sobre el peso y niveles de triglicéridos de sus pacientes. Para tal objetivo realiza un experimento en 12 pacientes que durante 6 meses los puso en el plan de dieta.
Hipótesis del investigador:
Existe una media menor en el peso de los pacientes después del tratamiento.
Resultados
Peso inicia | Peso final |
198 | 192 |
237 | 225 |
233 | 226 |
179 | 172 |
219 | 214 |
169 | 161 |
222 | 210 |
167 | 161 |
199 | 193 |
233 | 226 |
179 | 173 |
158 | 154 |
Aplicar el estadístico de t de student para muestras relacionadas para contestar la hipótesis del investigador. Utiliza la plantilla para realizar esta prueba.
Paso 1 (Redacción de la hipótesis estadística)
Hipótesis del investigador:
Existe una diferencia mayor entre las medias obtenidas después de haber recibido el tratamiento, el efecto que una dieta tiene sobre el peso y niveles de triglicéridos de sus pacientes.
Hipótesis estadísticas
H0= Los cambios observados en el peso inicial y el peso final del efecto que una dieta tiene sobre el peso y niveles de triglicéridos de sus pacientes y no hay diferencias significativas entre ambos pesos.
H1= Los cambios observados en el peso inicial y el peso final del efecto que una dieta tiene sobre el peso y niveles de triglicéridos de sus pacientes y si hay diferencias significativas entre ambos pesos.
Paso 2 (Determinar )[pic 1]
Alfa = 0.05
Paso 3 (Elección de la prueba estadística) [pic 2]
PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS | PRUEBAS PARAMÉTRICAS | ||||
Variable aleatoria Variable fija | Nominal dicotómica | Nominal politómica | Ordinal | Numérica | |
Estudio transversal Muestras independientes | Un grupo | X2 bondad de ajuste binomial | X2 bondad de ajuste | X2 bondad de ajuste | T de student (una muestra) |
Dos grupos | X2 bondad de ajuste Corrección de yates Test exacto de Fisher | X2 de homogeneidad | U Mann – Whitney | T de student (muestras independientes) | |
Más de dos grupos | X2 bondad de ajuste | X2 bondad de ajuste | H Kruskal – Wallis | ANOVA con un factor (intersujetos) | |
Estudio longitudinal Muestras relacionadas | Dos medidas | Mc Nemar | Q de Cochran | Wilcoxon | [pic 3] T de student (muestras relacionadas) |
Más de dos medidas | Q de Cochran | Q de Cochran | Friedman | ANOVA para medidas repetidas (intrasujetos) |
Paso 4 (Lectura de p- valor)
- Prueba de Normalidad – Se debe corroborar que la variable aleatoria en ambos grupos se distribuye normalmente. Para ellos se utiliza la prueba de Kolmogorov – Smirnov K-S cuando las muestras son grandes (>30 individuos) o la prueba de Chapiro Wilk cuando el tamaño de la muestra es <30. El criterio para determinar si la Variable aleatoria se distribuye normalmente es:
- P-valor => Aceptar H0 = Los datos provienen de una distribución normal [pic 4]
- P- valor < Aceptar H1= Los datos NO provienen de una distribución normal [pic 5]
NORMALIDAD
Es el mismo que el tema pasado (solo que se meten las dos variables escalas en la lista de dependientes)
Kolmogorov – Smirnov: muestras grandes (>30 individuos)
...