Prueba T de muestras independientes en SPSS

Este tutorial rápido le mostrará cómo realizar una prueba t de muestras independientes en SPSS y cómo interpretar el resultado.

Pasos rápidos

  1. Haga clic en Analizar -> Comparar medias -> Prueba T para muestras independientes
  2. Arrastre y suelte la variable dependiente en el cuadro Variables de prueba y la variable de agrupación en el cuadro Variable de agrupación
  3. Haga clic en Definir grupos e ingrese los valores que definen cada uno de los grupos que componen la variable de agrupación (es decir, el valor codificado para el Grupo 1 y el valor codificado para el Grupo 2)
  4. Presione Continuar y luego haga clic en Aceptar para ejecutar la prueba
  5. El resultado aparecerá en el visor de datos de SPSS

Los datos

La forma estándar de organizar sus datos dentro de la Vista de datos de SPSS cuando desea ejecutar una prueba t de muestras independientes es tener una variable dependiente en una columna y una variable de agrupación en una segunda columna.

Así es como podría verse.

Datos de prueba independientes

En este ejemplo, la distancia de lanzamiento del frisbee en metros es la variable dependiente y el dueño del perro es la variable de agrupación. En pocas palabras, queremos saber si tener un perro (variable independiente) tiene algún efecto sobre la capacidad de lanzar un frisbee (variable dependiente).

Prueba T para muestras independientes

Para comenzar el cálculo, haga clic en Analizar -> Comparar medias -> Prueba T de muestras independientes. Esto abrirá el siguiente cuadro de diálogo.

Diálogo de prueba T

Para realizar la prueba t, tenemos que introducir nuestra variable dependiente (Distancia de lanzamiento del frisbee) en el cuadro Variables de prueba, y nuestra variable de agrupación (Dueño del perro) en el cuadro Variable de agrupación. Para mover las variables, puede arrastrar y soltar, o usar las flechas, como arriba.

El cuadro de diálogo debería verse así.

Definir grupos

Notará que la Variable de agrupación, DogOwner, tiene dos signos de interrogación entre paréntesis después de ella. Esto indica que necesita definir los grupos que componen la variable de agrupación. Haga clic en el botón Definir grupos.

Estamos usando 0 y 1 para especificar cada grupo, porque estos valores coinciden con la forma en que se codifica la variable (está viendo etiquetas de valor en la Vista de datos, no los valores numéricos subyacentes). 0 es No Dog; y 1 es dueño de perro.

También vale la pena señalar que si ha codificado su variable de agrupación como un tipo de cadena, entonces necesitaría hacer coincidir los valores de cadena que aparecen en la vista de datos de forma precisa, por ejemplo, «Sin perro» y «Tiene perro».

Una vez que haya especificado los valores que definen cada grupo, presione el botón Continuar y luego haga clic en Aceptar en el cuadro de diálogo principal para ejecutar la prueba t de muestras independientes.

El resultado

El resultado aparecerá en el Visor de salida de SPSS. Todo parece un poco más complejo de lo estrictamente necesario, pero es bastante fácil recuperar la información que necesitamos.

Resultado de la prueba T

Lo primero que hay que tener en cuenta son los valores medios en la tabla Estadísticas de grupo. Aquí puede ver que, en promedio, las personas que tienen perros lanzan frisbees más lejos que las personas que no tienen perros (54,92 metros frente a solo 40,12 metros).

La pregunta es si la diferencia entre las dos medias es lo suficientemente grande como para que podamos estar seguros de que no es una función de error aleatorio. Aquí es donde entra en juego la prueba t.

SPSS informa a un valor de -3.320 y un pag-valor de .003. Esto casi siempre se consideraría un resultado significativo (los niveles alfa estándar son .05 y .01). Por lo tanto, podemos confiar en rechazar la hipótesis nula que sostiene que no hay diferencia entre las habilidades de lanzamiento de frisbee de los dueños y no dueños de perros.

Hay otro resultado que vale la pena señalar aquí, y es la prueba de Levene para la igualdad de variaciones. Es una suposición de la prueba t de muestras independientes que ambas muestras tienen la misma varianza. La prueba de Levene verifica esta suposición. Está reportando un valor F de 2.900 y un valor de significación de .100. Este último es mayor que .05 – el nivel alfa estándar. Por tanto, debemos aceptar la hipótesis nula de que no existe diferencia entre las varianzas de las dos muestras. Y, por supuesto, este es el resultado que necesitamos si queremos ejecutar la prueba t de muestras independientes.

***************

Eso es todo para otro tutorial rápido de SPSS. Ahora debería poder realizar una prueba t de muestras independientes en SPSS e interpretar el resultado que obtenga.