Cómo se usa
- Elige una muestra, dos muestras independientes o muestras apareadas.
- Pega los datos o cambia a introducir la media, la DE y n de cada grupo.
- Elige la hipótesis alternativa y el nivel de confianza; los resultados se actualizan al instante.
Opciones explicadas
- Welch frente a Student
- La prueba t de Welch es la opción por defecto porque no supone varianzas iguales, que es la recomendación actual. Desmárcala para usar la prueba de Student con varianzas iguales.
- Tamaño del efecto
- d de Cohen = diferencia de medias ÷ desviación estándar combinada; en muestras apareadas, diferencia de medias ÷ DE de las diferencias.
Un ejemplo práctico
Los datos por defecto son los dos grupos de horas extra de sueño del conjunto de datos sleep incluido en R (10 valores cada uno). Con «Dos muestras independientes» seleccionado:
| Resultado | Welch (por defecto) | Student (casilla desmarcada) |
|---|---|---|
| Medias de los grupos | 0,75 y 2,33 | 0,75 y 2,33 |
| Diferencia de medias (1 − 2) | −1,58 | −1,58 |
| t | −1,861 | −1,861 |
| Grados de libertad | 17,776 | 18 |
| Valor p (bilateral) | 0,0794 | 0,0792 |
| Intervalo de confianza del 95 % | −3,365 … 0,205 | −3,364 … 0,204 |
| d de Cohen | −0,832 | −0,832 |
El error estándar de Welch es √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), con la fórmula de Welch–Satterthwaite para los grados de libertad. El de Student usa la varianza combinada y n₁ + n₂ − 2 grados de libertad. La d de Cohen es la misma en ambos porque siempre usa la DE combinada.
Los mismos números resultan mucho más significativos si los tratas como las mismas diez personas medidas dos veces. Elige «Muestras apareadas» y la prueba se hace sobre las diez diferencias: t = −4,062 con 9 grados de libertad y p = 0,0028. El apareamiento elimina la variación entre personas, y por eso puede detectar una diferencia que la prueba independiente no detecta. Los datos apareados necesitan el mismo número de valores en ambos cuadros, en el mismo orden.
Preguntas frecuentes
¿Puedo fiarme de los resultados?
Se han contrastado con el conjunto de datos sleep de R: t, grados de libertad, valor p e intervalo de confianza coinciden con t.test().
¿Y si mis datos no son normales?
Con muestras grandes la prueba t es bastante robusta. Con muestras pequeñas y claramente asimétricas, considera pruebas no paramétricas como la U de Mann–Whitney o Wilcoxon.
¿Se suben mis datos?
No. Los cálculos se hacen en tu navegador.
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