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13: Comparando dos medias

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    En el capítulo anterior cubrimos la situación en la que tu variable de resultado es escala nominal y tu variable predictora 184 también es escala nominal. Muchas situaciones del mundo real tienen ese carácter, por lo que encontrarás que las pruebas de chi-cuadrado en particular son bastante utilizadas. Sin embargo, es mucho más probable que te encuentres en una situación en la que tu variable de resultado sea la escala de intervalo o superior, y lo que te interesa es si el valor promedio de la variable de resultado es mayor en un grupo u otro. Por ejemplo, un psicólogo podría querer saber si los niveles de ansiedad son más altos entre los padres que los no padres, o si la capacidad de memoria de trabajo se reduce al escuchar música (en relación con no escuchar música). En un contexto médico, podríamos querer saber si un nuevo medicamento aumenta o disminuye la presión arterial. Un científico agrícola podría querer saber si agregar fósforo a las plantas nativas australianas las matará. 185 En todas estas situaciones, nuestra variable de resultado es una variable de escala de intervalo o ratio bastante continua; y nuestro predictor es una variable binaria de “agrupación”. Es decir, queremos comparar las medias de los dos grupos.

    La respuesta estándar al problema de comparar medias es utilizar una prueba t, de la cual existen varias variedades dependiendo exactamente de qué pregunta se quiera resolver. Como consecuencia, la mayor parte de este capítulo se centra en diferentes tipos de prueba t: las pruebas t de una muestra se discuten en la Sección 13.2, las pruebas t de muestras independientes se discuten en las Secciones 13.3 y 13.4, y las pruebas t de muestras pareadas se discuten en la Sección 13.5. Después de eso, hablaremos un poco sobre la d de Cohen, que es la medida estándar del tamaño del efecto para una prueba t (Sección 13.8). Las secciones posteriores del capítulo se enfocan en los supuestos de las pruebas t, y los posibles remedios en caso de que se violen. Sin embargo, antes de discutir cualquiera de estas cosas útiles, comenzaremos con una discusión de la prueba z.


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