Diferencia entre la prueba T emparejada y la prueba T no emparejada (con tabla)

los Diferencia entre los dos términos estadísticos Prueba T emparejada y Prueba T no emparejada es que en las pruebas T emparejadas, se comparan las diferencias entre las mediciones emparejadas que se han emparejado deliberadamente, mientras que, en las pruebas T no emparejadas, se mide la diferencia entre las medias de dos muestras que no tienen un emparejamiento natural.

Vivimos en una época en la que la información se puede determinar matemáticamente con la ayuda de estadísticas. Sin embargo, el estudio de las estadísticas, como parece, no es simplemente el de los hechos y los números. Es extremadamente útil cuando se trata de acumular información, emplear el análisis correcto y sacar conclusiones racionales de manera efectiva. Es un método influyente detrás de descubrimientos científicos, decisiones basadas en datos recopilados y predicciones confiables.

La inferencia estadística consiste en el uso de estadísticas para crear decisiones sobre los parámetros de una población, basadas en un muestreo aleatorio. La implementación de la inferencia estadística implica la prueba de hipótesis y habla de cómo los estadísticos emplean este procedimiento para simplemente aceptar o rechazar la suposición de un parámetro de población. Bajo esta metodología, surge el tema de las pruebas T y sus diversos tipos, es decir, una prueba T de muestra, una prueba T independiente y una prueba T emparejada.

Tabla de comparación entre la prueba T emparejada y la prueba T no emparejada (en forma tabular)

Parámetro de comparación Prueba T emparejada Prueba T no emparejada

Sentido Prueba T pareada, también conocida como prueba T de muestras repetidas, determina la distinción entre las dos medias del mismo sujeto. Las pruebas T no aparejadas, también conocidas como pruebas T independientes o prueba T del estudiante, determinan los dos grupos de medias de materias diferentes o no relacionadas.
Homogeneidad de variaciones En la prueba T pareada, la varianza de los dos grupos de medias no es igual. En la prueba T para datos no apareados, la varianza de los dos grupos de medias es igual.
Efectos / impactos Las pruebas T pareadas tratan con errores muy menores ya que la prueba se realiza solo entre dos grupos similares. Las pruebas T no emparejadas tienen un poco más de errores en comparación con las pruebas T emparejadas, ya que el experimentador se vería afectado por las variaciones entre dos sujetos diferentes.
Salir Las pruebas T emparejadas no necesitan recopilar cantidades masivas de datos de muestra para realizar comparaciones, esto ahorra dinero y tiempo sucesivamente. Dado que las pruebas T no emparejadas tienen que comparar las medias de dos sujetos independientes, esto resulta ser un proceso un poco más costoso y que requiere más tiempo.

¿Qué es la prueba T emparejada?

Una prueba T pareada, también conocida como prueba t de pares correlacionados / prueba t de muestras pareadas / prueba t dependiente, es un procedimiento estadístico que ejecuta una prueba en variables dependientes. Se realiza una prueba por pares en sujetos similares antes de la asignación de datos y se realizan dos pruebas antes y después de un tratamiento. Por ejemplo, la mejora de los académicos observada en una prueba de clase de inglés realizada al comienzo y al final del año, el impacto antes y después de un medicamento en el mismo grupo de personas, etc.

Hipótesis:

Las dos hipótesis bajo prueba t pareada.

  1. La hipótesis nula (H0): ninguna diferencia significativa entre poblaciones especificadas, H0: μ1 = μ2
  2. La hipótesis alternativa (H1): existe una diferencia estadísticamente significativa entre las dos medias poblacionales provocada por el rechazo de la hipótesis nula. H1: μ 1 ≠ μ2

Supuestos:

La prueba t de muestras pareadas hace las siguientes suposiciones:

  1. Las diferencias entre los pares similares siguen una distribución de probabilidad normal.
  2. Las observaciones deben muestrearse de forma independiente y distribuida de forma idéntica.
  3. Una prueba t pareada se mide en un nivel gradual con la ayuda de razones o intervalos. Dado que las pruebas T se basan en una distribución normal, los datos deben ser continuos y no discretos
  4. Las variables independientes deben formar parte de dos grupos dependientes / similares.

¿Qué es la prueba T no emparejada?

Una prueba t no apareada, también conocida como prueba t de muestras independientes / prueba t de dos muestras, es un método estadístico que determina si existe o no una distinción significativa entre las medias de dos grupos independientes no relacionados. Por ejemplo: cuando desee comparar el ciclo de sueño promedio de individuos agrupados por género: grupos de hombres y mujeres.

Hipótesis para la prueba t independiente:

La hipótesis nula para la prueba t independiente es que las medias poblacionales de los dos grupos diferentes son iguales:

H0: μ1 = μ2

La hipótesis alternativa se acepta una vez que se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que las medias poblacionales no son iguales

H1: μ1 ≠ μ2

Para rechazar o aceptar la hipótesis nula, un nivel de significancia es fundamental. Este valor particular es 0.05.

Supuestos:

  1. El primer supuesto se refiere a la escala de medición: los datos recopilados deben seguir una escala continua u ordinal.
  2. Los datos deben recopilarse de una parte seleccionada al azar de la población total.
  3. Los datos deben dar como resultado una curva de distribución normal en forma de campana. El nivel de significancia se puede especificar cuando se supone una distribución normal.
  4. Debería utilizarse un tamaño de muestra masivo.
  5. La varianza y las desviaciones estándar deben ser iguales para las variables dependientes.

Principales diferencias entre la prueba T emparejada y la prueba T no emparejada

  • Pruebas T emparejadas significa comparar la diferencia entre los dos grupos medios de sujetos dependientes. Por ejemplo: el coeficiente intelectual de 5 estudiantes antes y después del entrenamiento. Las pruebas T para datos no apareados se refieren al cálculo de las diferencias entre los dos grupos medios de sujetos independientes. Por ejemplo: Media de 100 estudiantes Grupo 1-50 niñas y grupo 2- 50 niños
  • Se dice que la varianza de las pruebas T emparejadas es igual. Dado que la varianza es igual, la desviación estándar también es igual para los dos grupos de medias. Se supone que la varianza de las pruebas T para datos no apareados es desigual y, debido a esto, la desviación estándar también es desigual.
  • Las pruebas T emparejadas tienen menos errores aleatorios, ya que las pruebas T emparejadas se ocupan principalmente de encontrar las variaciones entre dos grupos medios de sujetos similares; el experimentador no necesita centrarse en las diferencias individuales. En las pruebas T no emparejadas, la observación del experimentador se verá afectada por las diferencias individuales de los dos grupos de sujetos no relacionados y esto, a su vez, terminaría en un error aleatorio.
  • Las pruebas T emparejadas ahorran mucho tiempo y dinero al experimentador, ya que no necesita encontrar grandes cantidades de datos de muestra para calcular los dos grupos de medias similares. Las pruebas T no apareadas son un proceso un poco más costoso y lento, ya que el experimentador tendría que encontrar una gran cantidad de datos para analizar los dos grupos de medias independientes.

Conclusión

Todos los días, las personas se encuentran analizando nuevas ideas, logran métodos rápidos para completar el trabajo asignado o encuentran un enfoque sencillo, no tan sofisticado, para tratar de hacer lo que están haciendo mejor. La pregunta esencial es si la nueva idea es notablemente mejor de lo que originalmente tenían en mente. Estas nuevas ideas que las personas tienden a proponer se denominan comúnmente hipótesis. Probar estas ideas para resolver si una funcionaría mejor que la otra se llama prueba de hipótesis. Es el arte de tomar decisiones utilizando datos.

El trabajo a destajo anterior ofrece una descripción general de los dos términos estadísticos: pruebas T emparejadas y pruebas T no emparejadas. Nos ayuda a adentrarnos en un estudio detallado sobre el concepto de pruebas T no aparejadas y plantea la cuestión de cuán ventajoso es en cuestiones de decidir la probabilidad de un valor en una muestra y si los beneficios superan o no los inconvenientes cuando se trata de eligiendo esta técnica de cálculo.

También nos proporciona un resumen del concepto de pruebas T emparejadas y nos muestra los diversos campos y ejemplos en los que se utilizan adecuadamente las pruebas T emparejadas, las suposiciones que es necesario seguir de antemano y la fórmula que podría usarse para el cálculo para asegurar la importancia de la distinción entre medios de medidas tomadas dos veces del mismo tema.

Nube de palabras para diferenciar entre prueba T emparejada y prueba T no emparejada

La siguiente es una recopilación de los términos más utilizados en este artículo sobre Prueba T emparejada y prueba T no emparejada. Esto debería ayudarle a recordar términos relacionados tal como se utilizan en este artículo en una etapa posterior.

Referencias

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