12. Prueba de t para muestras relacionadas | Curso de SPSS

[@bioestadistico]

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[@gabrielanikolhe5522]

Ufff ahora si no le tengo miedo al éxito. Muchisimas gracias, muy bien explicado. :")

[@ErickJavierFloresMartinez]

Gracias Mtro por su aporte

[@ppppqqqqddddbbbbb]

gracias te quiero mucho

[@PoshoLoco]

Muy buen video, especialmente porque lo explican en el SPSS :D

[@santy2095]

Excelente tutorial mi amigo!! muchas gracias por la información tan clara y consisa

[@laurarojo7435]

PERFECTAMENTE BIEN EXPLICADO, MUCHAS GRACIAS

[@miguelangelalvarezyampi6814]

gracias me ayudaste mucho

[@yhuremadelcarmengeldrestor862]

Buenas tardes, en cuanto al pvalor que toma en cuenta al momento de tomar la decisión lo toma el bilateral, como sería si en su caso quiere ver si el peso pre < peso pro ( caso unilateral) seguiría tomando en cuenta el p valor bilateral?

[@AllenbyCV2022]

Sus explicaciones son muy claras.

[@marconstante7069]

gracias

[@kevinbongers8115]

Hola muy buenos los videos. En este primero decis que se busca saber si el peso es mayor pero luego miras el p-valor de la prueba bilateral, creo que se deberia mirar el unilateral.

[@rdblue02]

Si la t es negativa implica que los efectos son negativos? Por que hice una diferencia y no coinciden. Ya que los datos del postest son mayores que en el pre

[@margaritatuzcahum5792]

Si porque no se explica lo del.test de levene? Se supone que es uno de los pasos para calcular el t student

[@EduardoLopez-mh1lv]

Hola, salen 3 cuadros en la hoja de resultados, ¿ la sig del 2º cuadro no se tiene en cuenta?, ¿Sólo nos fijamos en el último cuadro, para sacar conclusiones?

[@rdblue02]

Si t es negativo, significa que los efectos son negativos? O depende del orden de los factores?

[@eduardodent]

pero si es de una sola cola ¿no debió transformar el resultados del pvalor del spss que siempre lo hace a dos colas?

[@juanore2452]

Tengo una duda José, acá tienes 100 datos, no deberías usar una distribución normal Z en lugar de T por la cantidad de datos?

[@erickfernandogutierrezmuri4280]

Tengo la misma duda, entiendo que la T de student se aplica para muestra que no superan los 30 datos.

[@cristobalmunozarjona6209]

Tengo una duda, si hemos encontrado diferencias significativas entre variables a partir de t para muestras relacionadas, lo siguiente que nos preguntamos es ¿por qué sucede eso?. Es decir, cómo podemos correlacionar o relacionar esas diferencias con otra segunda variable para comprobar si esta última ha afectado a ese aumento, descenso o al hecho de que se hayan producido diferencias significativas. Por ejemplo: en el caso del video, se encuentra una diferencia significativa de peso entre tiempo de embarazo y que esta se relacione con la actividad física realizada para ver si esta última es consecuencia de ello. Gracias de antemano y un saludo a los investigadores de este foro.

[@brayanmendoza1674]

muy bien explicado, pero tengo una consulta si es que se puede aplicar la prueba t para muestras superiores a 30, como la hace con 100 elementos en su video?

[@bioestadistico]

Saludos, obtén respuesta a esta pregunta y a cualquier duda en los seminarios en vivo. Para asistir a los seminarios en vivo, solo ingresa a esta página: bit.ly/1DJyZqM

[@victor891107]

creo que está mal implementado, para llegar a una conclusión mas exacta debió aplicar la prueba z, de poder se puede con T, pero los cálculos no son asertivos

[@ArcDranzer]

Aplica con porcentajes por ejemplo una disminucion de especie x medio de otro factor?

[@chinchinchucupuquio]

Buen día, estimado. Tengo una consulta, que pasa cuando quiero evaluar 9 indicadores logísticos (el antes y el después de aplicar un modelo de gestión), considerar que el resultado de los indicadores es en porcentaje, pero estos se “dividen” por así decirlo en dos grupos muy marcados; 5 de ellos, mientras más se acercan a 0% demuestra que la aplicación del modelo es bueno y los otros 4, mientras más se acercan a 100% demuestra que el modelo es bueno; al juntar todos (los 9) en la prueba t de muestras relacionadas no existe relación, esto debido, al parecer!!, al rango de amplitud entre un indicador (eje: 4%) y otro indicador (eje: 90%). Cuando realizo la prueba t por separado, para cada grupo de indicadores, si existe una relación significativa menor a 0.05. La finalidad es demostrar la hipótesis de que la aplicación del modelo mejora los indicadores logísticos. Mi pregunta sería: ¿puedo hacer dos pruebas t por separado?

[@johanandrewvillanuevaruiz7780]

Hola buena explicacion , pero quisiera saber por què no se aplica la igualdad de varianzas(test de levene) en muestras relaciondas??...Gracias

[@jesusalfredorojovilla8488]

Para este tipo de prueba no se usa previamente un analisis de normalidad ?

[@wilzon1]

Sí se debe utilizar. Si es que no existe normalidad se utiliza la prueba de Wilcoxon

[@eduardodent]

@@wilzon1 Leí que la t de student es robusta, así no haya normalidad puede ser usada

[@wilzon1]

@@eduardodent La t de student es una prueba paramétrica, debe cumplir con el principio de normalidad.

[@josecamacho501]

@@wilzon1 Buenas noches, para realizar la prueba de normalidad, se debe hacer sobre los dos datos o sobre la diferencia entre los dos. Gracias

[@wilzon1]

@@josecamacho501 Sobre los mismos datos.

[@JLConsultores-u9y]

DR JOSE SUPO JAJAJA SU VOZ ES INCONFUNDIBLE XD

[@gabrieldelacruz]

para una o dos colas igual se compara el p-valor con el nivel de significancia(0.05)? en ningun caso se compara con el nivel de significancia/2(0.025)?

[@bioestadistico]

Hola Gabriel, para cualquier consulta u orientación, por favor asiste a los seminarios en vivo. Para asistir, solo suscríbete aquí: bit.ly/2kQyj08

[@ArcDranzer]

BIOESTADISTICO serian tan amables de resolver mi pregunta en caso de un cambio de densidad de poblacion como una disminucion de especie despues de un factor aplica con porcentajes?

[@wilzon1]

@@ArcDranzer sí, se puede

[@wilzon1]

Con dos colas se aplica el nivel de significancia de forma completa.

[@andresfernandoloaizabarona2694]

¿Qué sucede cuando no tenemos mas datos que esto? Un investigador de mercados y hábitos de comportamiento afirma que el tiempo que los niños de tres a cinco años dedican a ver la televisión cada semana se distribuye normalmente con una media de 22 horas y desviación estándar 6 horas. Frente a este estudio, una empresa de investigación de mercados cree que la media es mayor y para probar su hipótesis toma una muestra de 64 observaciones procedentes de la misma población, obteniendo como resultado una media de 25. Si se utiliza un nivel de significación del 5%. Verifique si la afirmación del investigador es realmente cierta. ¿Cómo debo proceder?

[@jorgealexandercorralesgalv2100]

QUE programa utilizan para realizacion de este ejercicio, eso no es excel?

[@julerft8399]

SPSS

[@ahidalgo131313]

Una consulta cual es la hipotesis del investigador

[@wilzon1]

La hipótesis alterna

[@TheEd1811]

Entonces la diferencia no fue estadisticamente significativa?

[@aldobrighthom0.0]

el margen de error es muy pequeño, lo que significa que no hay mucha diferencia entre el aumento de peso antes y después del embarazo, creo.

[@bruceasaelmezaserna5018]

Alguien tiene el SPSS 12?

[@victor891107]

lo único que no entiendo es cual es la hipótesis nula hipótesis alternativa, no se que conclusión sacó

[@carolinamelendez382]

No lo explica bien, a lo que entiendo la hipotesis nula plantea que no existe diferencia significativa entre las mediciones, como conclusión sacó que se rechaza esa hipotesis y se acepta la hipotesis de diferencias (del cambio de peso antes y después)

[@alanioism]

gracias dross