DIFERENCIA de MEDIAS en SPSS: Muestras INDEPENDIENTES | T de STUDENT (T-TEST) y U de MANN-WHITNEY

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  • เผยแพร่เมื่อ 1 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 16

  • @LorenaRonda
    @LorenaRonda  3 ปีที่แล้ว +2

    Link a la lista de reproducción del curso completo:
    th-cam.com/play/PLDAF_u7fViPhrxaeBUKOd3Baib9huevGH.html

  • @oscarcarlospumamaque2110
    @oscarcarlospumamaque2110 2 ปีที่แล้ว +3

    Muchas gracias por la explicación fue no solo sencilla sino también muy clara

  • @drpabloferrada
    @drpabloferrada 2 ปีที่แล้ว +4

    Estimada Lorena...muy instructivos y claros tus videos!!!...solo un comentario, frente a un contraste de hipótesis cuando el p valor es menor a 0.05 (o 0.01 según como el investigador lo defina), lo que hacemos es "rechazar H nula", no "aceptar H alternativa". En la práctica es lo mismo, pero el término correcto es "rechazar H nula". Un saludo grande desde Mendoza (Argentina) y desde ya atento a tus próximos videos 😁

    • @LorenaRonda
      @LorenaRonda  2 ปีที่แล้ว +2

      Hola Pablo,
      Tienes toda la razón, estadísticamente debemos decir que:
      - o bien rechazamos la hipótesis nula (porque hay suficiente evidencia que apoya la alternativa)
      - o bien que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula (que no aceptarla)
      En los artículos científicos muchas veces se cae en omitir la hipótesis nula y solamente se escriben las alternativas, luego se concluye si los resultados son suficientes para apoyar las alternativas o no. Pero lo correcto es, como dices, argumentar el contraste en base a la hipótesis nula.
      ¡Muchas gracias por tu visita y por tu apunte!
      Un saludo,
      Lorena

  • @ivanparionacardenas8480
    @ivanparionacardenas8480 ปีที่แล้ว

    Excelente explicación y simulación en el SPSS. Saludos

  • @MsElcapo123
    @MsElcapo123 ปีที่แล้ว +1

    Muy buena explicación!

  • @luisrevilla2006
    @luisrevilla2006 ปีที่แล้ว

    exelente , muchas gracias.

  • @dariosanz17
    @dariosanz17 2 ปีที่แล้ว +2

    Gracias por el video pero quisiera saber si la prueba de U de MANN-WHITNEY es mejor para pruebas no paramétricas o mejor usar una t-test?

    • @LorenaRonda
      @LorenaRonda  2 ปีที่แล้ว +1

      Hola Darío,
      Lo estadísticamente correcto cuando tenemos una muestra que no sigue distribución normal es usar las pruebas no paramétricas, en este caso Mann-Whitney.
      ¡Un saludo!

  • @shirleyquintana2318
    @shirleyquintana2318 2 ปีที่แล้ว +1

    Lore sos una genia. Te consulto dónde aprendiste inglés?

  • @NosferatusCloudst
    @NosferatusCloudst 2 ปีที่แล้ว +1

    Hola Lorena una consulta que pasaría si en la parte de arriba donde sale u de Mann sale error 🤔 o cero. No en la sig

    • @LorenaRonda
      @LorenaRonda  2 ปีที่แล้ว +2

      ¡Hola!
      Si te refieres al valor del estadístico W de Mann-Whitney, este se utiliza para calcular el valor del p-valor, de modo que no pasa nada porque sea 0, siempre se utiliza el p-valor para rechazar o no la hipótesis nula.
      Saludos,
      Lorena

  • @NosferatusCloudst
    @NosferatusCloudst 2 ปีที่แล้ว +1

    Donde se debería hacer el análisis si tengo dos grupos uno experimental y uno se control asumo que luego de aplicar el experimento

    • @LorenaRonda
      @LorenaRonda  2 ปีที่แล้ว +1

      ¡Hola de nuevo!
      Siempre que las poblaciones estén compuestas de individuos diferentes y no relacionados entre sí se debe hacer la prueba de muestras independientes.
      Al final de este vídeo sobre experimentos explicamos cuándo utilizar la prueba de muestras independientes o la de muestras pareadas:
      th-cam.com/video/kaVCExIlcvw/w-d-xo.html
      Saludos,
      Lorena

    • @NosferatusCloudst
      @NosferatusCloudst 2 ปีที่แล้ว +1

      @@LorenaRonda claro pero me refería tengo un test antes y un test después dónde debería aplicar el análisis en el pre test o en el post o en ambos ?

    • @LorenaRonda
      @LorenaRonda  2 ปีที่แล้ว +1

      Primero debes calcular la diferencia entre el resultado pre test y post test para cada uno de los individuos de ambos grupos. Entonces debes aplicar el análisis de diferencia de medias entre grupos con esa nueva variable. Averiguarás si la variable se ha modificado en mayor o menor medida para uno de los grupos.