- Empezaremos por ver qué se entiende por pruebas estadísticas psicológicas.
- A continuación, veremos la importancia de las pruebas estadísticas.
- Después, profundizaremos en las pruebas estadísticas paramétricas y en los tipos de pruebas paramétricas.
- A continuación, exploraremos las pruebas no paramétricas.
Prueba estadística psicológica
Algunos ejemplos de pruebas estadísticas son la prueba chi-cuadrado, la correlación de Pearson o la prueba de signos.
Las pruebas estadísticas en psicología analizan datos de experimentos que permiten a los investigadores identificar si los resultados observados difieren significativamente (no se deben al azar) de los resultados hipotéticos.
Las hay paramétricas (para cuando los datos se distribuyen normalmente) y no paramétricas (para cuando nuestros datos no se distribuyen uniformemente).
Importancia de las pruebas estadísticas
Se habla de pruebas estadísticas de comprobación de hipótesis cuando se utilizan pruebas estadísticas en la investigación experimental para identificar si se debe aceptar la hipótesis alternativa o nula en la investigación.
Si los resultados son significativos, debe aceptarse la hipótesis alternativa y rechazarse la hipótesis nula.
Las pruebas estadísticas permiten a los investigadores identificar si los resultados se deben al azar o si son consecuencia del estudio, y permitirán al investigador compararlos con hallazgos anteriores.
Pruebas estadísticas paramétricas
Las pruebas paramétricas son un tipo de prueba estadística que se utiliza para comprobar hipótesis. Para utilizar las pruebas paramétricas es necesario que los datos cumplan un criterio. Los criterios son
Los datos deben estar distribuidos normalmente.
Homogeneidad de la varianza : la cantidad de "ruido" (posibles errores experimentales) debe ser similar en cada variable y entre los grupos.
No debe haber valores atípicos extremos.
Independencia : los datos de cada participante en cada variable no deben estar correlacionados. Las mediciones de un participante no deben estar influidas ni asociadas con las de otros participantes.
Tipos de pruebas estadísticas
Las pruebas estadísticas son paramétricas o no paramétricas.
Algunos ejemplos de pruebas paramétricas son los siguientes:
Chi-cuadrado, prueba t, ANOVA y correlación de Pearson.
Y algunos ejemplos de pruebas no paramétricas son los siguientes:
Friedman, Spearman, rango con signo y U de Mann-Whitney.
Pruebas estadísticas de Psicología: Tipos de pruebas paramétricas
Hay varios tipos de pruebas paramétricas, y la que se utilice dependerá de lo que el investigador intente investigar:
| Prueba paramétrica | ¿Qué mide? | Ejemplo de investigación |
| Correlación | La relación (fuerza y dirección) entre dos variables | La relación entre las puntuaciones obtenidas en las pruebas de aptitud física y el número de horas dedicadas a hacer ejercicio |
| Prueba t pareada | Compara el valor medio de dos variables obtenidas de los mismos participantes | La diferencia en las puntuaciones de depresión en un grupo de pacientes antes y después del tratamiento |
| Prueba t no emparejada | Compara el valor medio de una variable medida a partir de dos independientes (grupos diferentes) | La diferencia entre la gravedad de los síntomas de la depresión en un grupo de placebo y otro de terapia farmacológica |
| Análisis de la varianza de una vía (ANOVA) | Compara la media de dos o más grupos independientes (utiliza un diseño entre sujetos, y la variable independiente debe tener tres o más niveles) | La diferencia en las puntuaciones medias de las pruebas de aptitud física de los individuos que hacen ejercicio con frecuencia, moderadamente o no lo hacen |
| Medidas repetidas unidireccionales (ANOVA) | Compara la media de tres o más condiciones cuando los participantes son los mismos en cada grupo (utiliza un diseño dentro del sujeto, y la variable independiente debe tener tres o más niveles) | La diferencia en las puntuaciones medias de las pruebas de aptitud física durante la mañana, la tarde y la noche |
Pruebas no paramétricas
Las pruebas no paramétricas pueden utilizarse cuando los datos no se distribuyen normalmente. Existen varias pruebas no paramétricas. Una de las que veremos aquí es la prueba del signo.
Pruebas estadísticas: Prueba de los signos
La prueba de los signos se utiliza para estudios dentro de un grupo (sólo un grupo de participantes). Sin embargo, pueden utilizarse dos grupos de participantes en un diseño de "pares emparejados". La prueba de los signos evalúa la diferencia entre dos condiciones utilizadas en datos categóricos.
Pruebas estadísticas: Cálculo de la prueba de signos
Veamos cómo calcular una prueba de signos paso a paso con un ejemplo.
Un investigador pretende identificar una diferencia entre las puntuaciones de ansiedad de los pacientes antes y después de 12 semanas de terapia cognitivo-conductual (TCC).
He aquí los resultados del estudio:
| Participante | Puntuación de ansiedad antes de la TCC | Puntuación de ansiedad después de la TCC |
| 1 | 25 | 22 |
| 2 | 36 | 21 |
| 3 | 20 | 24 |
| 4 | 40 | 30 |
| 5 | 17 | 19 |
| 6 | 20 | 20 |
| 7 | 26 | 23 |
| 8 | 27 | 34 |
| 9 | 25 | 25 |
| 10 | 28 | 28 |
1. Calcula la diferencia entre los dos conjuntos de datos (no importa qué columna se suma/resta a cuál, los datos seguirán dando los mismos resultados).
| Participante | Puntuación de ansiedad antes de la TCC | Puntuación de ansiedad después de la TCC | Diferencia |
| 1 | 25 | 22 | -3 |
| 2 | 36 | 21 | -15 |
| 3 | 20 | 24 | +4 |
| 4 | 40 | 30 | -10 |
| 5 | 17 | 19 | +2 |
| 6 | 20 | 20 | 0 |
| 7 | 26 | 23 | -3 |
| 8 | 27 | 34 | +7 |
| 9 | 25 | 25 | 0 |
| 10 | 28 | 28 | 0 |
2. Suma el número total de "+" y "-". Ignora los datos en los que no hay diferencia (es decir, la diferencia de 0).
Para nuestros datos, tenemos lo siguiente
+ = 3
- = 4
3. El signo menos frecuente es el "valor S".
Aquí el valor S = 3 (el + era el signo menos frecuente, y el + tenía un total de 3)
Averigua el valor N (número de participantes, sin incluir los que tienen una diferencia de 0).
Aquí el valor N es 10 - 3 = 7 (teníamos 10 participantes menos los 3 que tenían una diferencia de 0)
4. Compara el valor S calculado con el valor crítico para determinar si es significativo. Siempre se te dará una tabla de valores críticos en un examen.
Nivel de significación para una prueba de una cola | ||||||||
| .05 | .025 | .01 | .005 | ||||
Nivel de significación para una prueba de dos colas | ||||||||
| .10 | .05 | .02 | .01 | ||||
N |
|
|
|
| ||||
5 | 0 |
|
|
| ||||
6 | 0 | 0 |
|
| ||||
7 | 0 | 0 | 0 |
| ||||
8 | 1 | 0 | 0 | 0 | ||||
9 | 1 | 1 | 0 | 0 | ||||
10 | 1 | 1 | 0 | 0 | ||||
11 | 2 | 1 | 1 | 0 | ||||
12 | 2 | 2 | 1 | 1 | ||||
13 | 3 | 2 | 1 | 1 | ||||
14 | 3 | 2 | 2 | 1 | ||||
15 | 3 | 3 | 2 | 2 | ||||
16 | 4 | 3 | 2 | 2 | ||||
17 | 4 | 4 | 3 | 2 | ||||
18 | 5 | 4 | 3 | 3 | ||||
19 | 5 | 4 | 4 | 3 | ||||
20 | 5 | 5 | 4 | 3 | ||||
25 | 7 | 7 | 6 | 5 | ||||
30 | 10 | 9 | 8 | 7 | ||||
35 | 12 | 11 | 10 | 9 | ||||
- ¿La prueba es de una cola o de dos colas? En nuestro ejemplo, nuestro estudio es de dos colas, ya que queríamos ver si había una diferencia en ambos sentidos (positivo o negativo).
- ¿Cuál es el nivel de significación? A menos que se especifique, el nivel de significación es siempre 0,05.
- ¿Cuántos participantes hay? El valor N. En nuestro ejemplo, es 7.
Según la tabla, nuestro valor crítico es 0.
El valor calculado (valor S) debe ser igual o inferior al valor crítico para ser significativo.
Nuestros resultados no son significativos porque el valor calculado (3) es mayor que el valor crítico (0).
Podrías redactar tu respuesta como
El valor calculado (S=3) es mayor que el valor crítico de 0. Por tanto, la diferencia en las puntuaciones de ansiedad antes y después de la terapia cognitivo-conductual es insignificante.
S(3) > 0 (valor crítico)
¿Qué hace que una prueba sea estadísticamente significativa?
Las pruebas de significación proporcionan a los investigadores un valor estadístico utilizado para medir la probabilidad de que los resultados de la investigación se deban al azar. Si el valor es inferior a 0,05, los resultados son estadísticamente significativos.
Errores en las pruebas de hipótesis
A veces, los investigadores pueden cometer un error de Tipo 1 o de Tipo 2 al realizar una investigación. Cuando se produce cualquiera de los dos errores en la investigación, ésta carece de validez.
Error de tipo 1: rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera (falso positivo), lo que ocurre cuando el investigador identifica que sus datos son significativos cuando no lo son.
Error de tipo 2: aceptar erróneamente la hipótesis nula y rechazar la hipótesis alternativa cuando es verdadera.
Pruebas estadísticas - Puntos clave
- Los tests estadísticos son pruebas que se utilizan para analizar datos procedentes de experimentos.
- Hay dos tipos de pruebas: paramétricas y no paramétricas. Las pruebas paramétricas se utilizan con datos distribuidos normalmente, y las no paramétricas con datos que no están distribuidos normalmente.
- La prueba del signo es no paramétrica.
- La prueba del signo se utiliza para estudios dentro de un grupo (un solo grupo de participantes). Sin embargo, podrían utilizarse dos grupos de participantes en un diseño de "pares emparejados". La prueba del signo evalúa la diferencia entre dos condiciones utilizadas en datos categóricos.
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