Prueba del estudiante

La prueba S de Student es un criterio estadístico que se utiliza para probar hipótesis estadísticas sobre la igualdad de las medias de dos muestras en el caso de que se desconozca la distribución de una característica en la población.

La prueba de Student se utiliza cuando las muestras son pequeñas (el tamaño de cada muestra es inferior a 30 observaciones) y la distribución de la característica en la población difiere de la normal.

La esencia de la prueba es comparar el valor real de la prueba de Student con el valor crítico determinado a partir de una tabla especial.

Si el valor real del criterio es mayor que el valor crítico, entonces se rechaza la hipótesis nula de que no hay diferencias entre las medias y se acepta la hipótesis alternativa.

Así, la prueba de Student permite evaluar la significancia de las diferencias en los valores medios de dos muestras cuando se desconoce la ley de distribución de la población general. Este criterio se utiliza ampliamente en la investigación estadística aplicada.

La prueba t de Student es una prueba estadística que se utiliza para probar la hipótesis de que las medias de dos muestras son iguales. Esta prueba fue desarrollada por el estadístico estadounidense William Gossett en 1908.

La prueba t de Student se basa en la distribución de Student, que se utiliza para evaluar las diferencias entre dos medias. La distribución de Student tiene forma de campana y es simétrica con respecto a la media.

Para realizar una prueba t de Student, debe completar los siguientes pasos:

1. Determine el número de grados de libertad (gl). df se define como la diferencia entre el número de observaciones en cada muestra y el número de parámetros que queremos estimar (generalmente un parámetro: la media).

2. Calcule el criterio de prueba (estadístico t). El estadístico t se calcula mediante la fórmula: t = (media de la primera muestra - media de la segunda muestra) / (desviación estándar de ambas muestras).

3. Compare el valor del estadístico t resultante con los valores críticos de la distribución de Student. Los valores críticos dependen del nivel de significancia elegido (normalmente 5% o 1%) y del número de grados de libertad.

4. Si el valor del estadístico t resultante es mayor que el valor crítico para el nivel de significancia seleccionado y el número de grados de libertad, entonces podemos rechazar la hipótesis nula de que las medias de las dos muestras son iguales en el nivel de significancia dado.

5. Si el valor del estadístico t obtenido es menor que el valor crítico, entonces no se puede rechazar la hipótesis nula.

En general, la prueba t de Student puede determinar si las diferencias entre dos grupos son estadísticamente significativas, lo que puede ayudar a decidir si se necesita más investigación o si es necesario cambiar los métodos de análisis de datos.