Estudio de la relación entre dos variables. Prueba T de

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Para analizar si existe relación entre dos variables, utilizamos la ESTADÍSTICA INFERENCIAL.

En nuestro ejemplo tenemos una muestra Bivariable:

- Sexo: Variable cualitativa nominal dicotómica- Peso: Variable cuantitativa continua

¿Tiene relación el peso con practicar deporte?

Lo primero que debemos hacer es someter a las variables a la prueba de normalidad. De este modo sabremos si las variables siguen una distribución normal o no. Debemos tener en cuenta que las pruebas de normalidad se realizan solo en variables cuantitativas, por lo la variable del peso a la prueba de normalidad.

La distribución normal es aquella representada por la campana de Gauss. Esta curva, la cual es simétrica, tiene la peculiaridad de que tanto la media como la mediana y la moda, coinciden en un mismo punto.

Prueba de normalidad

Para comprobar la normalidad, se utilizan dos tipos de pruebas:

- Prueba de Kolmogorov: se realiza en muestras grandes (N mayor de 50)- Prueba de Shapiro: se realiza en muestras pequeñas (N menor de 50)

En este caso, la muestra es justo de 50, por lo que podremos utilizar una prueba u otra. En este caso, hemos elegido aleatoriamente utilizar la de Shapiro.

Elaboramos nuestra hipótesis nula (H0) y nuestra hipótesis alternativa (H1)

- H0: SÍ sigue una distribución normal

- H1: NO sigue una distribución normal

Planteamiento de la prueba de normalidad

En SPSS…

Resultados obtenidos en la prueba de normalidad

Una vez obtenido el resultado, debemos decidir entre:

- Rechazar la hipótesis nula, si el nivel de significación es menor de 0,05, dando lugar al a aceptación de la hipótesis alternativa.

- Aceptar la hipótesis nula, si el nivel de significación es mayor de 0,05.

Resultado obtenido: 0,155 > 0,05, por lo que aceptaremos la hipótesis nula. La muestra sigue una distribución normal.

En SPSS…

Cuando las muestras siguen una distribución normal se aplican las pruebas paramétricas. En caso de que no siguieran una distribución normal, se aplicarían las no paramétricas.

Entre las pruebas paramétricas más utilizadas en enfermería, escogeremos la T de Student, ya que esta es la que se utiliza para el análisis bivariado (2 variables). Ahora nuestras hipótesis nula y alternativa son:

- H0: no existe relación entre el sexo y la práctica de deporte.

- H1: sí existe relación entre el sexo y la práctica de deporte.

Elección de la prueba T de Student (prueba paramétrica)

Antes de realizar la prueba T de Student, debemos realizar el test de las varianzas mediante la Prueba de Levene. Así pues:

- H0: las varianzas son iguales

- H1: las varianzas no son iguales, son distintas.

Resultado obtenido: 0,096 > 0,05. Por lo tanto, se asumen que las varianzas son iguales.

Prueba de Levene

En SPSS…

Resultados obtenidos en la prueba de T de Student

De nuevo volvemos a los resultados obtenidos en la prueba T de Student y nos fijamos en el nivel de significación bilateral.

Resultado obtenido: 0,036 < 0,05. Se rechaza la H0 y se acepta la H1: sí existe relación entre el sexo y la práctica de deporte.

Solución final: Sí existe relación entre el sexo y la práctica de deporte.

Interpretación de los resultados obtenidos