¿Qué suposiciones se hacen al realizar una prueba t?

Las suposiciones comunes que se hacen al realizar una prueba t incluyen aquellas relacionadas con la escala de medición, el muestreo aleatorio, la normalidad de la distribución de datos, la adecuación del tamaño de la muestra y la igualdad de varianza en la desviación estándar.

La prueba T

La prueba t fue desarrollada por un químico que trabaja para la compañía cervecera Guinness como una forma simple de medir la calidad constante de la cerveza negra. Se desarrolló y adaptó aún más, y ahora se refiere a cualquier prueba de una hipótesis estadística en la que se espera que la estadística que se está probando corresponda a una distribución t si la hipótesis nula es compatible.

Una prueba t es un análisis de dos poblaciones mediante el uso del examen estadístico; Una prueba t con dos muestras se usa comúnmente con tamaños de muestra pequeños, probando la diferencia entre las muestras cuando no se conocen las variaciones de dos distribuciones normales.

La distribución T es básicamente cualquier distribución de probabilidad continua que surge de una estimación de la media de una población normalmente distribuida utilizando un tamaño de muestra pequeño y una desviación estándar desconocida para la población. La hipótesis nula es la suposición por defecto de que no existe una relación entre dos fenómenos medidos diferentes. (Para lecturas relacionadas, ver: ¿Qué significa una hipótesis nula fuerte? )

Supuestos de la prueba T

La primera suposición hecha con respecto a las pruebas t se refiere a la escala de medición. La suposición para una prueba t es que la escala de medición aplicada a los datos recopilados sigue una escala continua u ordinal, como los puntajes para una prueba de coeficiente intelectual.

La segunda suposición hecha es la de una muestra aleatoria simple, que los datos se recopilan de una parte representativa, seleccionada al azar de la población total.

El tercer supuesto es que los datos, cuando se trazan, dan como resultado una distribución normal, curva de distribución en forma de campana.

El cuarto supuesto es que se utiliza un tamaño de muestra razonablemente grande. Un tamaño de muestra mayor significa que la distribución de los resultados debe acercarse a una curva normal en forma de campana.

El supuesto final es la homogeneidad de la varianza. Existe una varianza homogénea o igual cuando las desviaciones estándar de las muestras son aproximadamente iguales.