Existen múltiples pruebas o tests estadísticos que indican si un tratamiento o intervención de cualquier disciplina (ya sea en enfermería o en Educación Física, por ejemplo) es mejor que otro. Sin embargo, antes de ejecutar cualquier prueba estadística es preciso conocer algunas características de la distribución de la muestra.
Por lo tanto, la elección de los test estadísticos más adecuados para realizar el contraste de hipótesis dependerá de la comprobación de un conjunto de supuestos:
- Tipo de variables. Existen dos tipos básicos de variables: variables cuantitativas, que como dice su nombre se cuantifican con números (por ejemplo 1,75 cm, 12 km/h, etc.) y variables cualitativas, que definen algún rasgo no numérico (por ejemplo el color del pelo, el partido político favorito, etc.).
- Además, se debe dominar los términos de variable dependiente e independiente. Como dice su nombre, una variable dependiente es una variable que sus medidas o resultados dependen de alguna característica (llamada variable independiente). Por ejemplo, el tiempo en una prueba de 20 metros corriendo depende (entre otras cosas) del sexo del participante. En este mismo ejemplo, se puede ver como la variable cuantitativa es el tiempo y la variable cualitativa es el sexo.
- Tiempo (DEPENDIENTE) ------- dependerá del -------> Sexo (INDEPENDIENTE)
- Independencia de la medidas. Se debe conocer si los datos proceden de participantes independientes (como por ejemplo ir a una escuela a medir y pesar a los alumnos una sola vez), o si por el contrario las medidas están relacionadas (que sería medir y pesar a los alumnos en distintos momentos del curso académico, cada sujeto obtiene una medida sobre su talla y peso en momentos distintos).
- Distribución de la variable dependiente. Normalidad de la muestra. Este es el supuesto más importante que determinará si se deberán usar estadísticos paramétricos o no paramétricos. Básicamente, cuando la distribución de una variable dependiente es similar a la campana de Gauss, dicha variable se examina con pruebas estadísticas paramétricas. Este supuesto estadístico se puede comprobar con una prueba estadística en el programa SPSS.
Una vez visto qué tenemos que tener en cuenta antes de proceder a examinar y analizar nuestros datos de manera matemática (y sacar conclusiones), vamos a citar las pruebas paramétricas más básicas:
- Prueba T para muestras independientes
- Prueba T para una muestra
- ANOVA de un factor
- Estudios pre-test y post-test con MANOVAS y MANCOVA.
Un pequeño esquema que nos ayudará a conocer en qué circunstacias podemos usar las pruebas citadas anteriormente:
Una vez visto qué debemos tener en cuenta para hacer pruebas estadísticas paramétricas y qué prueba usar según la circunstancia de las variables, vamos a ver cómo se hacen los procedimientos en el programa SPSS. Para ello, podrás descargar una guía completa que contiene todos los pasos (acompañado con imágenes) que se deben seguir en para ejecutar cada una de las pruebas vistas anteriormente en SPSS.
Esperemos que esta guía te ayude a tener siempre presente los procedimientos que se deben usar en las Pruebas Estadísticas Paramétricas Básicas.
En el siguiente enlace encontrarás los resúmenes de las Pruebas No Paramétricas:
En el siguiente enlace encontrarás los resúmenes de las Pruebas No Paramétricas:
Jacob Sierra Díaz
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