Prueba T de muestras emparejadas
Esta característica requiere la opción Statistics Base.
El procedimiento Prueba T de muestras emparejadas compara las medias de dos variables de un solo grupo. El procedimiento calcula las diferencias entre los valores de las dos variables de cada caso y contrasta si la media difiere de 0. El procedimiento también automatiza el cálculo de tamaño de efecto de prueba de t.
- Ejemplo
- En un estudio sobre la hipertensión sanguínea, se toma la tensión a todos los pacientes al comienzo del estudio, se les aplica un tratamiento y se les toma la tensión otra vez. De esta manera, a cada sujeto le corresponden dos medidas, normalmente denominadas medidas pre y post. Un diseño alternativo para el que se utiliza esta prueba consiste en un estudio de pares relacionados o un estudio de control de casos en el que cada registro en el archivo de datos contiene la respuesta del paciente y de su sujeto de control correspondiente. En un estudio sobre la tensión sanguínea, pueden emparejarse pacientes y controles por edad (un paciente de 75 años con un miembro del grupo de control de 75 años).
- Estadística
- Para cada variable: media, tamaño de la muestra, desviación estándar y error estándar de la media. Para cada par de variables: correlación, diferencia promedio entre las medias, la prueba t, el intervalo de confianza para la diferencia entre las medias (puede especificarse el nivel de confianza) y la estimación del tamaño de efecto de la prueba t. Desviación estándar y error estándar de la diferencia entre las medias.
Consideraciones sobre los datos
- Datos
- Especifique dos variables cuantitativas (nivel de medición de intervalo o de razón) para cada prueba de pares. En un estudio de pares relacionados o de control de casos, la respuesta de cada sujeto de la prueba y su sujeto de control correspondiente deberán hallarse en el mismo caso en el archivo de datos.
- Supuestos
- Las observaciones de cada par deben hacerse en las mismas condiciones. Las diferencias entre las medias deben estar normalmente distribuidas. Las varianzas de cada variable pueden ser iguales o desiguales.
Obtener una prueba T de muestras emparejadas
Esta característica requiere la opción Statistics Base.
- En los menús seleccione:
- Seleccione uno o más pares de variables.
- Opcionalmente, puede cambiar/seleccionar una opción Estimar tamaños de efecto. Los valores controlan cómo se calcula el estandarizador en la estimación de la corrección d de Cohen y la corrección de Hedges para cada par de variables.
- Desviación estándar de la diferencia
- El denominador utilizado en la estimación del tamaño de efecto. La d de Cohen utiliza la desviación estándar de la diferencia de medias. La corrección de Hedges utiliza la desviación estándar de la muestra de la diferencia media ajustada por un factor de corrección.
- Desviación estándar corregida de la diferencia
- El denominador utilizado en la estimación del tamaño de efecto. La d de Cohen utiliza la desviación estándar de la muestra de la diferencia media ajustada por la correlación entre las medidas ajustada por la correlación entre las medidas. La corrección de Hedges utiliza la desviación estándar de la muestra de la diferencia media ajustada por la correlación entre las medidas, más un factor de corrección.
- Promedio de varianzas
- El denominador utilizado en la estimación del tamaño de efecto. La d de Cohen utiliza la raíz cuadrada de la varianza promedio de las medidas. La corrección de Hedges utiliza la raíz cuadrada de la varianza promedio de las medidas, más un factor de corrección.
- Si lo desea, puede:
- Seleccione Estimar tamaños de efecto para controlar la estimación del tamaño de efecto de prueba t. Cuando se selecciona el valor, puede controlar cómo se calcula el estandarizador en la estimación de la corrección d de Cohen y la corrección de Hedges para cada par de variables.
- Pulse Opciones para controlar el tratamiento de los datos perdidos y el nivel del intervalo de confianza.
- Pulse Programa de arranque para derivar estimaciones robustas de errores estándar e intervalos de confianza para estimaciones como, por ejemplo, la media, mediana, proporción, razón de probabilidad, coeficiente de correlación o coeficiente de regresión.
Este procedimiento pega la sintaxis del comando T-TEST .