¿cómo hacer la T de Student con Excel?
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EXCEL: ANÁLISIS DE DATOS
Se plantea el realizar el contraste de comparativa de las medias de 2 muestras, y en función de resultado, poder hacer inferencia, esto es, extrapolar los resultados a la población. El problema radica en que no se cuenta con ningún paquete (software) estadístico, con el que poder contrastar nuestras hipótesis de investigación. Una vez instalado el complemento de Análisis de Datos de Excel en la cinta de opciones de Datos (en Archivo: Opciones: Complementos), se pueden llevar a cabo numerosos contrastes de hipótesis y análisis estadísticos en una hoja de cálculo de un libro de Microsoft Excel. El caso que nos ocupa es el de la comparativa de medias (T-Test de igualdad de medias) mediante la T de Student, uno de los contrastes más recurrentes en Estadística, siempre bajo el cumplimiento de los supuestos de variable de respuesta dependiente continua: Normalidad de la misma (o al menos un tamaño muestral lo suficientemente grande), y según se detecta homocedasticidad o no, se recurre a la t de Student o al estadístico de Welch, respectivamente.
En el caso de que el contraste de homogeneidad de varianzas resulte significativo (p-valor menor que 0,05), se procede a realizar la Prueba de Welch cuando no se cumple supuesto de homocedasticidad, esto es, prueba t para 2 muestras suponiendo varianzas desiguales,
T-TEST PARA 2 MUESTRAS INDEPENDIENTES CON VARIANZAS NO HOMOGÉNEAS
En la ventana de Resultados de la prueba del estadístico de Welch de igualdad de medias sin homogeneidad de varianzas, el p-valor asociado al estadístico del contraste es de 0,0028<0,05. por lo que el test resulta estadísticamente significativo, se rechaza la hipótesis nula bilateral (de 2 colas) de que la diferencia entre las 2 medias poblacionales es 0, siempre trabajando con un 95% de nivel de confianza, standard que se suele fijar para la investigación.
T-TEST PARA 2 MUESTRAS INDEPENDIENTES CON VARIANZAS HOMOGÉNEAS (HOMOCEDASTICIDAD)
En el caso de no violarse el supuesto de homocedasticidad (homogeneidad de varianzas) del primer contraste, esto es, el p-valor asociado al estadístico F mayor que 0,05, se procede a realizar el contraste de la T de Student puro y duro, suponiendo varianzas iguales:
Se rechaza la hipótesis nula de igualdad de medias poblacionales al resultar el test estadísticamente significativo, es decir, el p-valor asociado al estadístico de contraste de 2 colas de la t de Student es menor que 0,05 y los resultados se extrapolan a la población, con un 95% de confianza.
Para el caso de la variable dependiente continua (escala) del estudio, si el p-valor asociado al contraste de homogeneidad de varianzas es >0,05, no se puede rechazar que ambos grupos se comportan de la misma manera en cuanto a variabilidad. Lo mismo ocurre con el contraste de igualdad de medias, si el p-valor asociado a la T de Student es >0,05, no se puede rechazar que ambos grupos se comportan de la misma manera en cuanto a media poblacional. Se concluye con que ambos grupos se consideran como de la misma población en cuanto a la variable de respuesta del análisis, o no se aprecian diferencias estadísticamente significativas los mismos, siempre trabajando con un 95% de nivel de confianza, que suele ser el estándar fijado para las investigaciones estadísticas (en algunos casos puede ser el 99%, incluso del 90%).
T de Student de comparativa de medias de muestras independientes con varianzas homogéneas en Minitab:
T de Student de comparativa de medias de muestras independientes con homocedasticidad en SPSS:
T-TEST PARA 2 MUESTRAS RELACIONADAS
Metodología: Comparativa de mediciones de las puntuaciones de los alumnos en las variables de respuesta (dependientes) antes y después de la intervención o tratamiento (PRE vs. POST), para intentar detectar significatividad estadística en la diferencia de medias si se parte del supuesto de normalidad, a través del test de la t de Student de 2 muestras relacionadas (paramétrico), o en la diferencia de medianas o rangos promedio si se viola dicho supuesto de partida, a través de la prueba de Wilcoxon (no paramétrico), en este último caso con software como SPSS, Jamovi o Minitab.
Como el p-valor asociado al estadístico de contraste de la t de Student de muestras relacionadas es mayor de 0,05 (5%), se puede afirmar que no existen diferencias estadísticamente significativas entre la medición de la variable de respuesta en el antes y el después, con un 95% de confianza, que se fija para la investigación.
Redacción e interpretación de resultados en un informe científico (TFG. TFM, Tesis, Abstract…)
Para el caso de la prueba T, se debe especificar el valor del estadístico obtenido, junto con los grados de libertad, y los estadísticos descriptivos de los grupos, es decir, medias aritméticas y desviaciones típicas.
Una manera de redactarlo, y siempre siguiendo la normativa APA: “Para comparar las medias de la variable dependiente Y se ha llevado a cabo una prueba t para grupos independientes. Los resultados muestran diferencias estadísticamente significativas entre ambas medias [t(grados de libertad)=…, p<.001 o p<0.05], y descriptivamente se compruebe que el grupo 2 es el que mayor media presenta (valores de medias y desviaciones típicas de ambas muestras). Por lo tanto, se observa que…“
Para finalizar, un pequeño homenaje al estadístico británico sir William Sealy Gosset, que desarrolló esta herramienta de análisis estadístico de comparativa de 2 muestras, y parece que no pudo poner su nombre al estadístico, por problemas con las patentes en su contrato de trabajo en la Guinness.
