![Mann-Whitney Hay incumplimiento de la Normalidad
Ejemplo: La mediana del volumen de ventas mensual no varia por
la estrategia de Motivación en las ventas.
Tests of Normality
,310 ,663
12 12
,002 ,010**
,193 ,905
12 12
,200* ,244
Statistic
df
Sig.
Statistic
df
Sig.
Motivación en las ventas
salario/hora
Comisión
Volumen de ventas
mensual ($)
Kolmogorov
-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
This is anupper bound of the true significance.
**.
This is a lower bound of the true significance.
*.
Lilliefors Significance Correction
a.
Ranks
12 9,17 110,00
12 15,83 190,00
24
Motivaciónen las ventas
salario/hora
Comisión
Total
Volumen de ventas
mensual ($)
N MeanRank Sum of Ranks
Test Statisticsb
32,000
110,000
-2,310
,021
,020
a
Mann-WhitneyU
WilcoxonW
Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
Exact Sig. [2*(1-tailed
Sig.)]
Volumen de
ventas
mensual ($)
Not corrected for ties.
a.
Grouping Variable: Motivación en las ventas
b.](https://image.slidesharecdn.com/t-studentindyanova2021-220901194752-9329fa2e/85/T-student-ind-y-ANOVA-2021-ppt-7-320.jpg)
![Fuente: Expedientes médicos e historia clínica.
Autor: Dra. Peraza Y. Alteraciones en la condición de salud de los trabajadores como desencadenantes o coadyuvantes de
accidentes laborales. [Tesis para optar al título de Máster en Ciencias de la Salud Ocupacional]. Junio 2019.
Tabla N° 6. Valores promedio de días de incapacidad en los accidentes con y sin
alteración en la condición de salud.
Alteración de la condición médica o de
salud a través de los exámenes de
laboratorio al momento del accidente
Días de
incapacidad
Prueba t para muestras no
relacionadas
Media (DS) Diferencia de
medias
95% (IC)
(Li- Ls)
p*
Presión arterial elevada
Si (N= 12)
No (N= 42)
10.7(15.5)
7.3 (15.5)
3.4 (-9.1- 2.2) 0.2
Hiperglicemia
Si (N= 42)
No (N= 12)
12.1 (12.2)
6.1 (5.1)
5.9 (1.2-10-5) ˂0.001
Hipertrigliceridemia
Si (N= 26)
No (N= 30)
8.3 (11.0)
8.0 (5.9)
0.2 (-4.3-4.9) 0.9](https://image.slidesharecdn.com/t-studentindyanova2021-220901194752-9329fa2e/85/T-student-ind-y-ANOVA-2021-ppt-8-320.jpg)
T-student ind y ANOVA 2021.ppt
- 1. T- student para dos muestras independientes y ANOVA UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE NICARAGUA, LEÓN INVESTIGACIÓN III
- 2. COMPETENCIA Analiza e interpreta datos cuantitativos y cualitativos para la producción de resultados que respondan a los objetivos de investigación, haciendo uso de la estadística y análisis de contenido cualitativo según diseño de estudio.
- 3. Planteamiento de las Hipótesis para la estadística: Se trabaja con dos hipótesis estadísticas complementarias. Hipótesis Nula (Ho): Hipótesis de no diferencia, esta se establece con el propósito expreso de ser rechazada. Hipótesis Alternativa (Ha ó H1): Es un proposición que se creerá cierta si la Ho es rechazada y es lo contrario de la Ho.
- 4. I. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias entre dos muestras independientes (1 Variable cuantitativa vs 1 Variable categórica (dos categorías): Ejemplo: valorar si hay diferencia de edad entre hombres y mujeres. - Es contrastar la diferencia entre las medias de dos poblaciones. Ho: 1 = 2 Ha: 1 2 Para comprobar esa hipótesis se puede aplicar lo siguiente: 1) Si hay normalidad de la variable cuantitativa en ambos grupos se aplica la T-Student para dos muestras independientes. 2) Si no se cumple la Normalidad se aplica el Test No paramétrico de U de Mann-Whitney
- 5. Para probar normalidad: 1) Se aplica la prueba de kolmogorov- Smirnov si la n o el tamaño de la muestra es mayor de 50. 2) Se aplica Shapiro- Wilk si la n en el grupo es menor de 50. Se dice que hay normalidad si el valor significativo de p de la prueba seleccionada es >0.05. Y por lo tanto, en este caso se aplicaría T-student.
- 6. Ejemplo: Ho : Los promedios de edad de los trabajadores con contrato público y privado son iguales. Pruebas de normalidad .093 89 .055 .969 89 .030 .060 195 .085 .975 195 .001 Vínculo contractual Privado Público Edad (años) Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Corrección de la significación deLilliefors a. Estadísticos de grupo 89 33.09 6.718 .712 195 40.57 7.998 .573 Vínculo contractual Privado Público Edad (años) N Media Desviación típ. Error típ. de la media Prueba de muestras independientes 4.700 .031 -7.677 282 .000 -7.484 .975 -9.404 -5.565 -8.190 200.608 .000 -7.484 .914 -9.286 -5.683 Se han asumido varianzas iguales No se han asumido varianzas iguales Edad (años) F Sig. Prueba de Levene para la igualdad de varianzas t gl Sig. (bilateral) Diferencia demedias Error típ. de la diferencia Inferior Superior 95% Intervalo de confianza para la diferencia Prueba T para la igualdad de medias Antes de aplicar la t, valorar la prueba de Levene, si la Sig es > 0.05 usarla para varianzas iguales.
- 7. Mann-Whitney Hay incumplimiento de la Normalidad Ejemplo: La mediana del volumen de ventas mensual no varia por la estrategia de Motivación en las ventas. Tests of Normality ,310 ,663 12 12 ,002 ,010** ,193 ,905 12 12 ,200* ,244 Statistic df Sig. Statistic df Sig. Motivación en las ventas salario/hora Comisión Volumen de ventas mensual ($) Kolmogorov -Smirnov a Shapiro-Wilk This is anupper bound of the true significance. **. This is a lower bound of the true significance. *. Lilliefors Significance Correction a. Ranks 12 9,17 110,00 12 15,83 190,00 24 Motivaciónen las ventas salario/hora Comisión Total Volumen de ventas mensual ($) N MeanRank Sum of Ranks Test Statisticsb 32,000 110,000 -2,310 ,021 ,020 a Mann-WhitneyU WilcoxonW Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] Volumen de ventas mensual ($) Not corrected for ties. a. Grouping Variable: Motivación en las ventas b.
- 8. Fuente: Expedientes médicos e historia clínica. Autor: Dra. Peraza Y. Alteraciones en la condición de salud de los trabajadores como desencadenantes o coadyuvantes de accidentes laborales. [Tesis para optar al título de Máster en Ciencias de la Salud Ocupacional]. Junio 2019. Tabla N° 6. Valores promedio de días de incapacidad en los accidentes con y sin alteración en la condición de salud. Alteración de la condición médica o de salud a través de los exámenes de laboratorio al momento del accidente Días de incapacidad Prueba t para muestras no relacionadas Media (DS) Diferencia de medias 95% (IC) (Li- Ls) p* Presión arterial elevada Si (N= 12) No (N= 42) 10.7(15.5) 7.3 (15.5) 3.4 (-9.1- 2.2) 0.2 Hiperglicemia Si (N= 42) No (N= 12) 12.1 (12.2) 6.1 (5.1) 5.9 (1.2-10-5) ˂0.001 Hipertrigliceridemia Si (N= 26) No (N= 30) 8.3 (11.0) 8.0 (5.9) 0.2 (-4.3-4.9) 0.9
- 9. Como hacerlo en el SPSS: para compara dos medias muestras independientes 1. Determinar la Normalidad
- 10. 2. Determinar la diferencias de Medias: t –student muestras independiantes cuando se cumple la normalidad.
- 11. Como hacerlo en el SPSS: comparar dos muestras independientes cuando se incumple la normalidad.
- 13. ANOVA: Análisis de varianza de una sola vía
- 14. Usamos análisis de varianzas simples o una sola vía (Anova) cuando se tienen mas de dos grupos independientes. Por ejemplo, si quiero comparar la edad según nivel educativo: Bajo, medio y alto. Cuantos pares se están comparando? Las condiciones para su aplicación son las siguientes: 1) Que haya independencia. 2) Que haya normalidad. 3) Las varianzas sean iguales ( La significancia de levene tiene que ser mayor de 0.05). Esta es la más importante. Si acaso no se puede aplicar Anova se aplica otra prueba no paramétrica que se llama Kruskal Wallis
- 15. Análisis de varianza de una sola vía (ANOVA) Ho = Todos los promedios son iguales. Ha= Al menos un par es distintos. Esta presenta una tabla que al final muestra una significancia, la cual si es menor de 0,05 se dice que al menos un par de los que se están comparando es diferente. Entonces, para conocer que par es distinto se aplica una prueba a posteriori, que según sí las varianzas son desiguales, se aplica la prueba de T3 de Dunnet, si fuesen iguales las varianzas, aplicar Scheffe.
- 17. Por ejemplo: si queremos valorar si la Glucosa difiere entre los 3 grupos de edad Ho = Todos los promedios de glucosa son iguales. Ha= Al menos un par es distintos. hacemos lo siguiente en el programa IBM SPSS Pero primero se debe investigar si cumple las condiciones para aplicarla. Como hacerlo en el SPSS
- 18. Primero, observamos el valor de Levene, la significancia es de 0.018 como es menor de 0.05, no aplicamos ANOVA. Entonces debe utilizar la prueba Kruskal Wallis. Si era ANOVA la prueba a utilizar, su significancia era 0.01 y por lo tanto al menos un par es distinto. Entonces, dado que las varianzas son desiguales, se aplica la prueba a posteriori de T3 de Dunnet.
- 19. Para hacer las pruebas a posteriori en el SPSS, se va ANOVA y selecciona POST HOC, se abre el siguiente cuadro. Se elige la prueba de Scheffe si Levene es ˃ 0.05 en caso contrario, elegir la T3 de Dunnet
- 20. La T3 de Dunnet, valora si la variable cuantitativa en cada par que se compara, es diferente. Para ello la significancia debe ser < 0.05 o el IC95% no incluye el valor “0”.
- 21. Como hacerlo en el SPSS: para puebas no paramétricas en Anova
- 22. La significancia es ˂0.001, esto indica que al menos un par es distinto
- 23. GRACIAS