Pruebas estadísticas

Pruebas estadísticas Concepto: Técnicas para analizar los datos de las mediciones de variables, unas presuponen una distribución teórica de probabilidad subyacente para la distribución de los datos, y otras no presuponen ninguna distribución de probabilidad teórica de la distribución de los datos.

Pruebas estadísticas. Existen dos grandes grupos de pruebas de significación estadística, el referido a las paramétricas y el relacionado con las no paramétricas, con rasgos distintivos que las caracterizan.

Pruebas paramétricas

Las pruebas paramétricas son para datos numéricos (escalas de intervalos o razones) y , por lo general, están basadas en las propiedades de la distribución normal o gausiana, para la variable dependiente.

Esta distribución se manifiesta cuando los datos son mediciones repetidas de la misma variable, en unidades de muestreo extraídas al azar de la población y cuando la muestra es grande. Las pruebas posibles a utilizar son: la "t" de student, el coeficiente de correlación de Pearson, la regresión lineal, el análisis de varianza unidireccional (ANOVA Oneway), análisis de varianza factorial (ANOVA), análisis de covarianza (ANCOVA) y se tratan estadígrafos descriptivos como la desviación standard, la moda, la mediana y la media.

Requisitos

• Las observaciones deben ser independientes entre sí.
• Las poblaciones deben hacerse en poblaciones distribuidas normalmente.
• Estas poblaciones deben tener la misma varianza.
• Las variables deben haberse medido por lo menos en una escala de intervalo de manera que sea posible utilizar las operaciones aritméticas.

Pruebas no paramétricas

Las pruebas no paramétricas son utilizadas con variables nominales y ordinales, no asumen un tipo particular de distribución, se aceptan distribuciones no normales, la exigencia en cuanto al tamaño de la muestra es menor que en el caso de las paramétricas.

Las más utilizadas son la Ji cuadrada, coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas, coeficientes de correlación por rangos ordenados Spearman y Kendall. Las pruebas no paramétricas son necesarias cuando:

• Los tamaños de las muestras son tan pequeñas como N=6
• La investigación aporta resultados que solo se puedan referir a un comportamiento de los sujetos en mayor o menor grado de ciertas características, pero sin especificar cantidad.

Las pruebas estadísticas no paramétricas pueden usarse para probar hipótesis que requieren: a) Solo una muestra. b) Dos muestras relacionadas. c) Dos muestras independientes. d) Para k muestras relacionadas. e) Para k muestras independientes.

Selección de las pruebas estadísticas

Cuando existen varias pruebas estadísticas disponibles para ser empleadas en un proceso investigativo, se requiere que la prueba estadística elegida sea la más conveniente y poderosa para el diseño experimental que se utiliza, y para ello es necesario utilizar un criterio de selección.

Uno de ellos es el de la potencia, pues está formulada la hipótesis de investigación y se necesita formular la hipótesis nula que contradiga precisamente lo que se quiere lograr: la probabilidad de rechazar la hipótesis de nulidad cuando realmente sea falsa.

Por tanto, se puede considerar que una prueba estadística es apropiada cuando es pequeña la probabilidad de rechazar la hipótesis de nulidad (Ho) cuando sea verdadera; y grande la probabilidad de rechazarla cuando sea falsa.

Además se necesita especificar el nivel de significación (a) y el tamaño de la muestra (N). Para (a) = 0.05 se dice que es significativa. Lo que quiere decir que existe una posibilidad en 20 de equivocarse. Si se hace con (a) = 0.01 será altamente significativa, lo que implica una posibilidad en 100 de equivocarse. También, se requiere encontrar o suponer la distribución muestral de la prueba estadística conforme a Ho: si se puede considerar que se acerca o no a una distribución normal.

Existen otras formas de seleccionar las pruebas estadísticas como:

• La forma en que fue obtenida la muestra.
• La naturaleza de la población de donde se obtuvo la muestra.
• Las mediciones que fueron realizadas en las definiciones de las variables usadas.

Fuentes

• Cerezal Mezquita, Julio y Jorge Fiallo Rodríguez (2009). ¿Cómo investigar en Pedagogía? La Habana. Editorial Pueblo y Educación.
• González Castellanos, Roberto A., Mario Yll Lavín y Lilian D. Curiel Lorenzo. Metodología de la investigación científica para las ciencias técnicas. . Disponible en: Bibliociencias