Consideraciones acerca de los datos para t de 2 muestras

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos deben ser continuos, tales como los pesos de paquetes

Los datos continuos tienen un número infinito de valores entre cualesquiera dos valores.

Si sus datos contienen conteos, tales como el número de defectos por unidad, utilice Tasa de Poisson para 2 muestras. Si sus datos clasifican cada observación en una de dos categorías, tales como pasa/no pasa, utilice 2 proporciones. Para obtener más información sobre tipos de datos, vaya a Tipos de datos que pueden analizarse con una prueba de hipótesis.

Los datos de la muestra no deben ser marcadamente asimétricos y cada tamaño de muestra debe ser mayor que 15

Si los tamaños de las muestras son mayores que 15 y la distribución subyacente es unimodal y continua, la prueba de hipótesis se desarrolla adecuadamente incluso si los datos son levemente asimétricos. Si cualquiera de las muestras es menor que 15, debe graficar los datos para verificar si hay asimetría y observaciones poco comunes. Si los datos son marcadamente asimétricos o tienen muchas observaciones poco comunes, debe interpretar los resultados con precaución.

Los datos de la muestra se deben seleccionar aleatoriamente

En estadística, las muestras aleatorias se utilizan para hacer generalizaciones, o inferencias, sobre una población. Si sus datos no se recopilan aleatoriamente, sus resultados podrían no representar la población. Para obtener más información, vaya a Aleatoriedad en las muestras de datos.

Cada observación debe ser independiente de todas las demás observaciones

Si tiene datos pareados o dependientes, tales como mediciones de un rodamiento tomadas con dos calibradores diferentes, utilice t pareada en su lugar. Para obtener más información, vaya a ¿Qué diferencia hay entre las muestras dependientes e independientes?.

Determinar un tamaño de muestra adecuado
Su muestra debe ser suficientemente grande, de forma que lo siguiente sea verdadero:
  • Las estimaciones tienen suficiente precisión.
  • Los intervalos de confianza son suficientemente estrechos como para ser útiles.
  • Usted tiene protección adecuada contra errores tipo I y tipo II.
Para determinar el tamaño de muestra adecuado para su prueba de hipótesis, vaya a Potencia y tamaño de la muestra para t de 2 muestras.
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