Prueba T de muestras independientes en SPSS

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

Pasos rápidos

1. Haga clic en Analizar -> Comparar medios -> Prueba T independiente de muestras
2. Arrastre y suelte la variable dependiente en el cuadro Variable(s) de prueba, y la variable de agrupación en el cuadro Variable de agrupación
3. Haga clic en Definir Grupos, e introduzca 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. Presiona Continuar, y luego haz clic en OK para ejecutar la prueba
5. El resultado aparecerá en el visor de datos de SPSS

Los datos de la Prueba T

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

Esto es lo que podría parecer.

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 el hecho de tener un perro (variable independiente) tiene algún efecto en la capacidad de lanzar un frisbee (variable dependiente).

Prueba T de muestras independientes

Para comenzar el cálculo, haga clic en Analizar -> Comparar medios -> Prueba T independiente. Esto hará que aparezca el siguiente cuadro de diálogo.

Para realizar la prueba t, tenemos que meter nuestra variable dependiente (Distancia de lanzamiento del Frisbee) en la caja de Variables de Prueba, y nuestra variable de agrupación (Propietario del perro) en la caja de Variables de Agrupación. Para mover las variables, puedes arrastrar y soltar, o usar las flechas, como arriba.

El cuadro de diálogo debería verse ahora así.

Notarán que la variable de agrupación, DogOwner, tiene dos signos de interrogación entre paréntesis después de ella. Esto indica que necesitas 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 la variable está codificada (estás viendo etiquetas de valores en la Vista de datos, no los valores numéricos subyacentes). 0 es Sin perro; y 1 es Perro propio.

También vale la pena señalar que si has codificado la variable de agrupación como un tipo de cadena, entonces necesitarás hacer coincidir los valores de cadena que aparecen en la Vista de datos con precisión, por ejemplo, «No Dog» y «Owns Dog».

Una vez que hayas especificado los valores que definen cada grupo, presiona el botón Continuar, y luego haz clic en OK en el cuadro de diálogo principal para ejecutar la prueba de 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.

Lo primero que hay que tener en cuenta son los valores medios de la tabla de estadísticas del grupo. Aquí se 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 sólo 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 de la t.
SPSS está reportando un valor t de -3.320 y un valor p de 2 colas de 0.003. Esto casi siempre se consideraría un resultado significativo (los niveles alfa estándar son 0,05 y 0,01). Por lo tanto, podemos estar seguros de rechazar la hipótesis nula que sostiene que no hay diferencia entre la capacidad de lanzar el frisbee de los dueños y no dueños de perros.

Hay otro resultado que vale la pena señalar aquí, y es la Prueba de Levene de Igualdad de Variedades. Es una suposición de la prueba de la t de muestras independientes que ambas muestras tienen la misma varianza. La Prueba de Levene comprueba esta suposición. Está reportando un valor F de 2.900 y un valor de significación de 0.100. Este último es mayor que 0,05 – el nivel alfa estándar. Por lo tanto, debemos aceptar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre las varianzas de las dos muestras. Y, por supuesto, este es el resultado que necesitamos si queremos ejecutar la prueba t de las muestras independientes.

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