Prueba t de Student
La t de Student compara dos medias para ver si la diferencia es real o puede ser casualidad. Usa muestras independientes para dos grupos distintos (por ejemplo, hombres y mujeres) y muestras relacionadas cuando son las mismas personas medidas dos veces (antes y después de un taller). Antes, revisa con la prueba de normalidad que los puntajes sean normales.
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Cómo se calcula
Muestras independientes: t = (M₁ − M₂) / EE. Con varianzas iguales (t de Student) el error estándar usa la varianza combinada de los dos grupos y hay n₁ + n₂ − 2 grados de libertad.
La prueba de Levene (centrada en la media, como SPSS) revisa si las varianzas son iguales. Si su p es menor que 0,05, se reporta la t de Welch, que no supone varianzas iguales y ajusta los grados de libertad.
Muestras relacionadas: se calcula la diferencia de cada persona (antes − después) y t = media de las diferencias / (desviación de las diferencias / √n), con n − 1 grados de libertad.
La d de Cohen mide el tamaño de la diferencia en desviaciones estándar: la diferencia de medias entre la desviación combinada, o entre la desviación de las diferencias en muestras relacionadas.
Cómo leer el resultado
- p < 0,05: la diferencia entre las medias es estadísticamente significativa.
- d de Cohen: 0,2 pequeño, 0,5 mediano y 0,8 grande. Repórtalo siempre junto al valor p: una diferencia puede ser significativa pero pequeña.
- Si los datos no son normales y los grupos son chicos (menos de 30), usa la U de Mann-Whitney para muestras independientes.
Preguntas frecuentes
- ¿Da lo mismo que SPSS?
- Sí. La tabla de "Prueba de muestras independientes" de SPSS muestra las dos filas (se asumen varianzas iguales y no se asumen) con la prueba de Levene: son los mismos valores que ves aquí.
- ¿Cuándo uso muestras relacionadas?
- Cuando cada puntaje del grupo A tiene su pareja en el grupo B: la misma persona antes y después, o parejas emparejadas. Pega los datos en el mismo orden en los dos cuadros.
- ¿Y si tengo tres grupos o más?
- La t de Student solo compara dos. Para tres o más grupos se usa ANOVA, o Kruskal-Wallis si los datos no son normales.
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