El paso más importante para elegir la prueba estadística adecuada es saber cuáles son las variables de tu estudio.
¿Cuáles son las variables independientes y la dependiente?
¿Cómo se mide cada una de esas variables?
Una vez que tengas una mejor comprensión acerca de tus variables, puedes revisar el siguiente análisis estadístico de datos ejemplo que te ayudará a responder mejor a la pregunta de investigación.
Veamos, en qué consiste el análisis estadístico de datos ejemplo que repasamos
Supongamos que se les pide a cinco tesistas que diseñen una investigación, que evaluará la relación entre el uso de la Bicicleta Elíptica y la pérdida de peso en un grupo de 150 preadolescentes con sobrepeso, durante un período de un mes.
El peso de los participantes se toma al principio y al final del estudio.
Los tesistas presentan cinco propuestas diferentes:
Primero, Juan propone asignar aleatoriamente la mitad del grupo a la intervención con Bicicleta Elíptica.
Este grupo (75 preadolescentes) recibirá instrucciones de hacer entrenamiento con bicicleta elíptica durante 30 minutos cinco veces a la semana.
La otra mitad serviría como control y no se le pedirá que haga nada.
Juan luego quiere determinar si usar la bicicleta elíptica llevaría a la pérdida de peso.
En consecuencia, sugiere que los participantes se clasifiquen en uno de dos grupos: sin pérdida de peso y con pérdida de peso.
Segundo, María también propone asignar aleatoriamente la mitad del grupo (75 preadolescentes) a la intervención con bicicleta elíptica.
Este grupo recibirá instrucciones de hacer entrenamiento con este equipo durante 30 minutos cinco veces a la semana.
La otra mitad serviría como control y no se le pedirá que haga nada.
María luego quiere determinar si usar bicicleta elíptica llevaría a la pérdida de peso.
Por lo tanto, sugiere que la pérdida de peso debe definirse en términos de la diferencia de peso antes e inmediatamente después del estudio.
Y qué hay con los otros tres investigadores
Tercero, Luis propone asignar al azar a 30 preadolescentes a uno de cuatro tipos de intervenciones (120 preadolescentes) con bicicleta elíptica: aeróbicos, yoga, entrenamiento de fuerza y juegos de equilibrio.
Estos cuatro grupos recibirán instrucciones de realizar la actividad específica de bicicleta elíptica durante 30 minutos cinco veces a la semana.
El último grupo de 30 preadolescentes serviría como control y no se les pedirá que hagan nada.
Luis luego quiere determinar si usar La bicicleta elíptica llevaría a la pérdida de peso.
Por lo tanto, sugiere que la pérdida de peso debe definirse en términos de la diferencia de peso antes e inmediatamente después del estudio.
Cuarto, Pedro propone simplemente pedir a los 150 adolescentes con sobrepeso que registren la cantidad de minutos por día que pasan usando la bicicleta elíptica.
Luego sugiere que los participantes se clasifiquen en uno de dos grupos: sin pérdida de peso y con pérdida de peso.
Quinto, Fanny también propone simplemente pedir a los 150 adolescentes con sobrepeso que registren la cantidad de minutos por día que pasan usando la bicicleta elíptica.
Sugiere que la pérdida de peso debe definirse en términos de la diferencia de peso antes e inmediatamente después del estudio.
Primer aspecto a considerar: las variables presentes en el análisis estadístico de datos ejemplo
¿Cuáles son las variables del estudio?
Usar la bicicleta elíptica sería la variable independiente, mientras que la pérdida de peso sería la variable dependiente
Segundo aspecto: niveles de medición de las variables en la investigación
Del análisis estadístico de datos ejemplo anterior, es obvio que hay varias formas de definir o medir las variables independientes y dependientes de un estudio.
Pero hay dos preguntas principales a considerar:
- ¿La variable independiente se mide categórica o continuamente?
- ¿La variable dependiente se mide categórica o continuamente?
Caso Juan
Juan definió el uso de bicicleta elíptica en términos de usar o no usarla
En consecuencia, el definió el uso de la bicicleta elíptica en términos de categorías.
Juan definió la pérdida de peso en términos de no pérdida de peso o pérdida de peso.
Por lo tanto, su definición de pérdida de peso fue categórica.
Qué hizo María
Ella también definió el uso de la bicicleta elíptica en términos de usar o no usarla
Por lo tanto, definió el uso de ésta máquina en términos de categorías.
Pero María definió la pérdida de peso en términos de la diferencia entre el peso antes del estudio y el peso inmediatamente después del estudio.
La pérdida de peso, por lo tanto, se definió continuamente.
Sigamos con el análisis estadístico de datos ejemplo en el caso de Luis
Luis definió el uso de la bicicleta elíptica en términos del tipo de actividad colateral de los participantes.
Por lo tanto, definió el uso del aparato en términos de cinco categorías.
También definió la pérdida de peso en términos de la diferencia entre el peso antes del estudio y el peso inmediatamente después del estudio.
La pérdida de peso, por lo tanto, se definió continuamente.
El caso de Pedro
El definió el uso de la bicicleta en términos de la cantidad de minutos por día que utilizaba
Como tal, el uso de la bicicleta elíptica se definió continuamente.
Definió la pérdida de peso en términos de no pérdida de peso o sí pérdida de peso.
Por lo tanto, su definición de pérdida de peso fue categórica.
Finalmente, Fanny
Definió el uso de la bicicleta en términos de la cantidad de minutos por día que se utilizaba
Como tal, una definición como variable continua.
Fanny también definió la pérdida de peso en términos de la diferencia entre el peso antes del tratamiento y el peso inmediatamente después del tratamiento
La pérdida de peso, por lo tanto, se definió como continua.
Tercer aspecto que hay que considerar en el análisis estadístico de datos ejemplo: la selección de la prueba en concreto
Dado que las variables independientes y dependientes se pueden clasificar como categóricas o continuas, la siguiente cuadrícula se puede utilizar para clasificar los análisis estadísticos de datos más comunes.
Por ejemplo, Juan podría elegir realizar un análisis de tabulación cruzada o un procedimiento de regresión logística.
Estas pruebas son útiles cuando las variables independientes y dependientes se miden categóricamente.
Qué hicieron los otros tesistas
María necesitaría realizar un procedimiento de prueba t para muestras independientes, ya que su variable independiente se definiría en términos de categorías y su variable dependiente se mediría continuamente.
Un procedimiento de prueba t para muestras independientes se usa sólo cuando la variable independiente tiene dos categorías.
Luis necesitaría realizar un ANOVA unidireccional ya que su variable independiente se definiría en términos de categorías y su variable dependiente se mediría continuamente.
Los ANOVA unidireccionales se usan cuando la variable independiente tiene tres o más categorías.
Pedro usaría un procedimiento de regresión logística en éste análisis estadístico de datos ejemplo, ya que su variable independiente se mediría continuamente y su variable dependiente se mediría categóricamente.
Si Pedro definiera su variable dependiente en términos de tres o más categorías que podrían clasificarse (por ejemplo: aumento de peso, peso constante, pérdida de peso), entonces usaría un procedimiento de regresión ordinal.
Fanny por su lado podría optar por realizar un procedimiento de correlación de Pearson o un procedimiento de regresión lineal ya que sus dos variables se definirían continuamente.
Por lo general, se realiza una prueba de correlación cuando solo hay una variable independiente y una variable independiente.
Si Fanny quisiera estudiar la relación entre varias variables independientes (por ejemplo, la cantidad de horas que duerme, la cantidad de calorías consumidas por día) y la pérdida de peso, entonces usaría el análisis estadístico de datos conocido como regresión lineal.
En conclusión…
Como hemos dicho en varias oportunidades antes de realizar un análisis estadístico de datos, hay que tomar en cuenta tres aspectos fundamentales:
- ¿Cuáles son las variables independientes y dependientes de mi tesis?
- ¿Qué nivel de medición tienen dichas variables?
- Según las respuestas a las anteriores preguntas, decidir qué tipo de análisis estadístico de datos se va a utilizar
Es pertinente aclarar que en el presente ejemplo, sólo se han incluido una pequeña muestra de los análisis estadísticos de datos más utilizados, que para nada pretende ser exhaustiva
Puedes complementar la información consultando Guía Básica para el Análisis estadístico de datos aquí mismo en el blog
Si tienes alguna duda, sugerencia o comentario, déjamelo en la caja que aparece luego del artículo…
Tan pronto tenga tiempo, obtendrás mi respuesta
¡Nos leemos en el próximo post!
