Tabla de contenido
¿Cómo se utiliza la prueba t de Student?
Una prueba t puede usarse para determinar si un único grupo difiere de un valor conocido (una prueba t de una muestra), si dos grupos difieren entre sí (prueba t de muestras independientes), o si hay una diferencia significativa en medidas pareadas (una prueba t de muestras dependientes o pareada).
¿Cuándo se utiliza la distribución t de Student?
La distribución t se utiliza cuando: Queremos estimar la media de una población normalmente distribuida a partir de una muestra pequeña.
¿Cuándo se usa la Prueba T para una muestra?
La prueba t de una muestra es una prueba de hipótesis estadística que se usa para establecer si la media poblacional desconocida es diferente de un valor específico.
¿Cuál es el tamaño de la población?
La n es el tamaño de la población. En este caso, el tamaño de la población de la muestra no puede ser inferior a 30, y será mejor cuanto más se acerque a la n de toda la población. Así, cuanto mayor sea la muestra, más exacta será la estimación.
¿Qué es un ejemplo de situación en la que las dos poblaciones no son independientes?
Esta se refiere principalmente al supuesto caso en el que las dos poblaciones no sean independientes. En este caso, se trata de poblaciones que se relacionan entre sí. Esta situación ocurre, por ejemplo, cuando un grupo de individuos es observado antes y después de una determinada intervención.
¿Cómo saber si las dos muestras comparadas son independientes o relacionadas?
Y habremos de decidir si las dos muestras comparadas son independientes o relacionadas. En definitiva, si son dos poblaciones formadas por individuos distintos (independientes) o por los mismos individuos a los que se les mide la variable dicotómica en dos momentos distintos (muestras relacionadas). 10.
¿Qué es la prueba de la Z?
La prueba de la z es también una prueba de hipótesis en la que la estadística de la z sigue una distribución normal. La prueba z se utiliza mejor para más de 30 ejemplos porque, en la medida de lo posible, a medida que la cantidad de pruebas aumenta, los ejemplos se consideran más o menos apropiados.
