¿Por cuál me decido? prueba t para muestras independientes o ANOVA de un factor
Seleccionar la mejor prueba estadística para responder una pregunta de investigación puede ser un trabajo difícil.
Resulta complicado saber qué prueba encaja con los datos y con los objetivos del análisis
Por lo tanto, las primeras y más importantes preguntas que debes hacerte son: ¿qué estoy tratando
de lograr al ejecutar esta prueba?
¿El objetivo es comparar grupos o predecir resultados?
¿O simplemente quiero comprender mejor la relación entre dos variables?
Estas son las preguntas con las que deberías comenzar.
Si el objetivo es comprender mejor las relaciones entre las variables, entonces una correlación puede ser adecuada en tu caso
Sin embargo, si deseas determinar si una variable en particular predice un determinado resultado, deberías documentarte sobre los diferentes tipos de análisis de regresión.
Si el propósito es buscar diferencias, las pruebas t, ANOVA o MANOVA , entre otras técnicas, pueden ser las adecuadas
Cada análisis estadístico que consideremos, tiene diferentes parámetros y suposiciones que lo hacen el más apropiado para una situación en particular
Este artículo se centrará específicamente en las diferencias entre grupos respecto de una variable dependiente continua.
¿Qué es la Prueba t para muestras independientes?
La prueba t para muestras independientes, es un procedimiento estadístico que se usa frecuente para comparar las medias de dos grupos no relacionados.
Confronta la hipótesis nula de que los dos grupos tienen medias iguales versus la hipótesis alternativa de que tienen medias diferentes.
Es la prueba más común utilizada cuando hay dos grupos y ninguna interacción entre ellos.
Al contrario, la prueba t para muestras relacionadas, es un test para comparar dos grupos que de alguna forma están emparejados o vinculados.
Esta prueba es apropiada cuando un mismo grupo exhibe un cambio en sus medias a lo largo del tiempo.
Si deseas saber si hay una diferencia entre las medias de dos grupos, entonces la prueba t para muestras independientes, es la mejor opción para responder una pregunta de investigación o verificar una hipótesis
¿Qué es un ANOVA de un factor?
El ANOVA es una extensión de una prueba t, que se emplea cuando queremos comparar las medias de una variable dependiente continua entre dos o más grupos.
Cuando solo tenemos dos grupos para la comparación, se usa la prueba t, a partir de tres grupos se emplea ANOVA
Esencialmente, un ANOVA proporciona una prueba estadística para determinar si las medias de varios grupos son todas iguales y, como resultado, extiende la prueba t a partir de tres grupos.
Un ANOVA puede ser más útil que una prueba t para muestras independientes, ya que tiene menos posibilidades de cometer un error de tipo I.
Por ejemplo, ejecutar múltiples pruebas t para muestras independientes, tendría una mayor probabilidad de cometer un error que un ANOVA de las mismas variables involucradas
En términos más simples, las pruebas t son solo un caso especial de ANOVA: hacer un ANOVA tendrá el mismo resultado que ejecutar múltiples pruebas t.
Supuestos que se deben cumplir para realizar un ANOVA
Según destaca Cárdenas (2015) en el blog Networkianos, en un ANOVA, hay dos variables: una variable dependiente y una independiente. La variable dependiente es cuantitativa (escalar) y la variable independiente normalmente se denomina factor.
Se ha dicho que las variables deben seguir una distribución normal, aunque, como siempre, esto es difícil de lograr en la investigación en ciencias sociales.
También existe la necesidad de que la varianza sea similar en los grupos de cada variable independiente (el término dado a este fenómeno es homocedasticidad)
Aunque es una solución ideal, en realidad, la aplicación de ANOVA no siempre es posible. Sin embargo, puedes usar ANOVA para evaluar los resultados de un experimento.
¿Cómo se interpretan los resultados de un ANOVA?
Por supuesto, es necesario interpretar los resultados obtenidos luego de correr un ANOVA de un factor sobre un conjunto de datos:
Si el p – valor obtenido es menor de 0,05 quiere decir que las dos variables están relacionadas y, por tanto, que hay diferencias significativas entre los grupos
Por otro lado, cuanto más alto sea el estadígrafo F, más fuerte es la relación entre las variables, lo que implica que las medias de la variable dependiente, difieren o varían mucho entre los grupos determinados por la variable independiente o factor
¿Cuándo se debe usar la prueba t para muestras independientes frente al ANOVA de un factor?
Tanto una prueba t para muestras independientes como un análisis de varianza (ANOVA), confirman o rechazan una hipótesis comparando las medias de diferentes grupos.
Si bien ambos tipos de análisis requieren que la variable dependiente sea de naturaleza continua, la razón para seleccionar un análisis sobre el otro es el número de grupos.
Mientras que una prueba t para muestras independientes compara las medias de dos grupos, un ANOVA compara las medias entre dos o más grupos.
Lo que significa que, una vez que hayas determinado que tienes una única variable dependiente continua y deseas evaluar las diferencias en esa variable dependiente entre los grupos,
el siguiente paso para determinar la prueba más adecuada es establecer de cuántos niveles o grupos se compone la variable independiente.
Ejemplo de usos de la prueba t para muestras independientes o ANOVA de un factor
Supongamos que estás interesado en las diferencias en el tiempo para llegar al trabajo según los diferentes tipos de transporte utilizados.
Si estuvieras observando las diferencias entre el grupo que se moviliza en bus y el que se transporta en metro, entonces sería apropiada una prueba t para muestras independientes.
Sin embargo, si tuvieras que lidiar con una situación donde hay 6 tipos de transporte diferentes (metro, bus, tren, coche, moto, otros), en ese caso un ANOVA de una sola vía sería un análisis más apropiado, dado que están presentes más de dos grupos.
En esta situación, aunque también sería posible ejecutar varias pruebas t para muestras independientes (6C2 = 30) para determinar las diferencias entre los 6 grupos,
cuanto más pruebas t se ejecuten, mayor será la probabilidad de cometer error del tipo I, y de que encuentres un resultado significativo cuando no existe.
Al contrario, ejecutar un ANOVA reduce el riesgo de obtener un falso positivo.
En el video que acompaña este artículo te mostramos como se hace el análisis ANOVA usando el software estadístico SPSS con datos tomados del sitio Web de la Universidad de Barcelona (s.f.)
En resumen…
Una prueba t para muestras independientes, es el análisis adecuado cuando el objetivo de la investigación es determinar si existen diferencias estadísticamente significativas, en una única variable dependiente continua entre dos grupos.
Y un ANOVA de una vía es el análisis más apropiado, si el objetivo de la investigación es determinar si existen diferencias estadísticamente significativas, en una sola variable dependiente entre dos o más grupos.
Por tanto, se prefiere el ANOVA cuando se comparan tres o más promedios o medias.
En este post, hemos discutido las diferencias entre la prueba t para muestras independientes y el ANOVA de una sola vía.
Ten en cuenta que la prueba t para muestras independientes y el ANOVA también producirán inferencias distintas.
Si deseas obtener más información sobre estas u otras pruebas estadísticas, consulta otras publicaciones relacionadas en Tesis de Cero a 100
Referencias
Cardenas, J. (2015, November 6). Qué es ANOVA de un factor y cómo analizarla fácilmente. Networkianos. Blog de Sociología. https://networkianos.com/anova-de-un-factor-que-es-como-analizar/
Differences Between Net. (2011, March 13). Difference Between T-TEST and ANOVA | Difference Between. Differencebetween.net. http://www.differencebetween.net/miscellaneous/difference-between-t-test-and-anova/
Universidad de Barcelona. (n.d.). ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA). Www.ub.edu. http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap4-7.htm
Wallstreetmojo Editorial Team. (2022, August 3). Anova vs T-test. WallStreetMojo. https://www.wallstreetmojo.com/anova-vs-t-test/
