Comparación estadística de dos grupos

	Pide WINKS 7 Estos tutoriales de estadística WINKS explican el uso y la interpretación de las técnicas de análisis estadístico estándar para Medicina, farmacéutica, ensayos clínicos, marketing o investigación científica. Los ejemplos incluyen instrucciones sobre cómo utilizar el software WINKS SDA versión 6.0. Descargar copia de evaluación de WINKS.

Una forma común de experimentación científica es la comparación de dos grupos. Esta comparación puede ser de dos tratamientos diferentes, la comparación de un tratamiento con un control, o una comparación antes y después. Los resultados preliminares de los experimentos diseñados para comparar dos grupos suelen resumirse en una media o puntuación para cada grupo. Una vez que se han resumido estos datos, ¿cómo se decide si las diferencias observadas entre los dos grupos son reales o sólo una diferencia casual causada por la variación natural dentro de las mediciones? Una forma habitual de abordar esta cuestión es realizar un análisis estadístico.

Las dos técnicas estadísticas más utilizadas para comparar dos grupos, donde las mediciones de los grupos se distribuyen normalmente, son la prueba t de grupo independiente y la prueba t pareada. ¿Cuál es la diferencia entre estas dos pruebas y cuándo debe utilizarse cada una de ellas?

La prueba t de grupos independientes está diseñada para comparar medias entre dos grupos en los que hay diferentes sujetos en cada grupo. Idealmente, estos sujetos se seleccionan al azar de una población mayor de sujetos y se asignan a uno de los dos tratamientos. Otra forma de asignar a los sujetos a dos grupos es asignarlos aleatoriamente a uno de los dos tratamientos en el momento en que entran en un estudio. Esta aleatorización suele realizarse a doble ciego.

Además del supuesto de normalidad, otro requisito de la prueba t de grupos independientes es que las varianzas de los dos grupos sean iguales. Es decir, si se grafican los datos observados de cada uno de los dos grupos, los histogramas en forma de campana resultantes tendrían aproximadamente la misma forma. Antes de realizar la prueba t de grupos independientes, a menudo se realiza una prueba estadística previa para verificar la hipótesis de que las varianzas son iguales. Las opciones para el caso de varianzas desiguales se discuten más adelante.

Una vez que se recogen los datos y se cumplen los supuestos para realizar la prueba t, se comparan las medias de los dos grupos. Las matemáticas para la prueba t pueden ser realizadas por un programa de análisis estadístico de datos como WINKS. La determinación de si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las dos medias se presenta como un valor p. Normalmente, si el valor p está por debajo de un determinado nivel (normalmente 0,05), la conclusión es que existe una diferencia entre las medias de los dos grupos. Cuanto menor sea el valor p, mayor será la «evidencia» de que las medias de los dos grupos son diferentes. Es el valor p el que suele aparecer en los artículos de las revistas para respaldar la hipótesis de los investigadores sobre los resultados observados en los dos grupos.

El otro tipo de prueba t más utilizado es la prueba t pareada. En este caso, los sujetos de los dos grupos son los mismos o están emparejados. Es decir, los mismos sujetos se observan dos veces, a menudo con alguna intervención entre las medidas. Una ventaja de utilizar los mismos sujetos es que la variabilidad experimental es menor que en el caso del grupo independiente. Por ejemplo, el investigador puede observar el peso o los niveles de colesterol antes y después de aplicar un tratamiento. Para esta prueba se observa y compara la diferencia media entre las dos observaciones repetidas. Si la diferencia es lo suficientemente grande, hay pruebas de que el tratamiento ha provocado algún cambio en la variable observada. Se realiza una prueba t pareada y la diferencia observada entre los grupos se resume en un valor p.

Las ventajas de realizar una prueba t es que es fácil de entender y, en general, de realizar. Sin embargo, el hecho de que estas pruebas sean tan utilizadas no las convierte en el análisis correcto para todas las comparaciones. Hay algunas advertencias que debe tener en cuenta antes de realizar estas pruebas. Como se ha mencionado anteriormente, en la prueba t de grupos independientes, por ejemplo, si las varianzas no son iguales, debe realizarse una transformación estabilizadora de la varianza o una modificación de la prueba t, normalmente la prueba t de Welch (una prueba t para varianzas desiguales.) Esta versión de la prueba t de grupos independientes tiene en cuenta las diferencias en las varianzas y ajusta el valor p en consecuencia. Si los datos de cualquiera de las dos pruebas no se distribuyen normalmente, puede ser necesario emplear otro tipo de prueba de comparación, una prueba no paramétrica. En el caso de grupos independientes, la prueba no paramétrica que se suele realizar es la prueba de Mann-Whitney. Para los datos emparejados que no se distribuyen normalmente, se suele realizar la prueba de rangos con signo de Wilcoxen. Todas estas pruebas están disponibles en WINKS.

Además, a veces los investigadores cometen el error de realizar pruebas t múltiples cuando hay más de dos grupos en su investigación. Este enfoque destruye el significado del valor p y da lugar a conclusiones erróneas sobre los datos. En lugar de las pruebas t múltiples, existen otros enfoques estadísticos para el análisis de grupos múltiples, a saber, el enfoque del análisis de la varianza.

La decisión sobre qué prueba de comparación utilizar para un análisis concreto es de vital importancia para tomar decisiones imparciales y correctas sobre los resultados de su investigación. Los trabajos profesionales suelen ser rechazados cuando se realizan pruebas inapropiadas en los datos de la investigación. Por lo tanto, debe seleccionar sus análisis con cuidado y consultar a un estadístico profesional si hay alguna duda sobre qué tipo de análisis utilizar.

GANAR SDA Data Analytics Software asequible para el análisis predictivo en la salud, la ciencia, los negocios y el gobierno

Envío gratuito por un tiempo limitado…

El mejor valor para un programa de software de estadística, a partir de 75 dólares para la versión de descarga. (Menos para las ediciones para estudiantes.)

Gana
Software estadístico
Fiable. Relevante. Asequible.
www.texasoft.com
Garantizamos que WINKS satisfará sus necesidades estadísticas – ¡o le devolvemos su dinero! (devuélvalo en un plazo de 30 días para un reembolso completo.)

|Índice de tutoriales |WINKS Software |BeSmartNotes |