Estadística: Prueba de Medias

Autor(es): • Luis Fernando Aguas
Estadística:
Prueba de Medias

Contenidos
• Objetivos
• Resultados de Aprendizaje
• Introducción
• Desarrollo de Contenidos
• Conclusiones
• Recomendaciones
• Bibliografía

Objetivos
•Conocer las distintas funciones que
se puede realizar con SPSS
•Determinar y aprender las tareas que
puede desarrollarse con SPSS

Resultados de aprendizaje
• Elaborar conclusiones válidas para la población a partir
de los análisis de los estimadores obtenidos de los datos
de muestras adecuadas de acuerdo a referentes
teóricos.
• Analizar y graficar datos categóricos y cuantitativos
usando el paquete SPSS conforme a referentes teóricos
y a la información del programa estadístico.

Introducción
(Analizar → Comparar Medias)
En COMPARAR MEDIAS nos encontramos con
varios procedimientos para el contraste de
medias:
• Medias
• Prueba T para una muestra
• Prueba T para dos muestras independientes
• Prueba T para dos muestras relacionadas
• ANOVA de un factor

Desarrollo de contenidos
• 1. MEDIAS es un procedimiento descriptivo que permite obtener
estadísticos descriptivos de los distintos grupos y subgrupos definidos
por una o más variables independientes. De manera opcional
(Opciones) se puede realizar un Análisis de varianza de un factor,
obtener el coeficiente de determinación o proporción de varianza
explicada y contrastar la hipótesis de linealidad

Luego hacemos los siguiente:
Luego damos clic en opciones:

La opción Estadísticos abre un cuadro de diálogo que permite la
obtención de las principales medidas de síntesis o estadísticos de una
distribución unidimensional de frecuencias. éstos se presentan
agrupados en cuatro clases: Valores percentiles, Tendencia central,
Dispersión y Distribución

Y luego en continuar y luego clic en aceptar teniendo:

2. PRUEBA T PARA UNA MUESTRA nos permite contrastar hipótesis sobre la media poblacional
a partir de la media obtenida en la muestra. Es necesario que la población de la que se extrae la
muestra sea normal o la muestra suficientemente grande.
• En contrastar variables se pasan las variables que se desean contrastar y
• En valor de prueba se escribe el valor de la media de la población.
La significación (Sig., o p-valor) indica la probabilidad de que la muestra contrastada venga de una
población cuya media es el valor de prueba.
De forma opcional (Opciones) tendremos el intervalo de confianza para la diferencia entre la media
de la muestra y el valor de prueba. Si el cero no está en ese intervalo no podemos aceptar que la
población tenga de media el valor de prueba.

Luego tenemos:
Luego damos clic en opciones:

Luego damos clic en continuar y luego en
aceptar teniendo:

3. PRUEBA T PARA DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES nos permite contrastar
el que las medias de dos poblaciones independientes son iguales utilizando para
ello las medias de dos muestras aleatorias extraídas de esas poblaciones.
En Contrastar variables se pasan las variables dependientes que se deseen
contrastar.
En Variables de agrupación se pasa la variable que define los dos grupos (puede
ser numérica o de cadena corta) o Se pueden definir grupos bien con los valores
de los grupos o bien con un punto de corte si la variable es cuantitativa continua.
Hay que considerar si se consideran las varianzas de las poblaciones iguales o no
ya que el estadístico es diferente en cada caso.
Para ello se hace uso de la prueba de Levene para la igualdad de varianzas, para
dar la interpretación en cada caso. Si su significación es pequeña (Sig.<0.05) no
podremos considerar iguales esas varianzas.
Opcionalmente podemos obtener el intervalo de confianza para la diferencia de
medias. Si el cero no está en ese intervalo no podemos considerar iguales esas
medias para el nivel de confianza elegido. Los valores de la variable cuantitativa de
interés han de estar en una única columna del archivo de datos.

Luego damos clic en definir grupos, dependiendo de los valores de sexo, colocamos los valores:

4. PRUEBA T PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS nos permite contrastar hipótesis sobre
igualdad de medias para muestras relacionadas.
Se considera una población de diferencias con media µD, resultado de restar las puntuaciones de un
mismo grupo en dos variables diferentes o en la misma variable en dos momentos diferentes. De la
población de diferencias se extrae una muestra aleatoria de tamaño n y se utiliza la media de ésta
para contrastar la hipótesis de que la media de la población de diferencias es cero. Es necesario que
la población de diferencias se distribuya normalmente.
En Variable relacionadas se trasladan las parejas de variables que se desean contrastar, solo
incorpora variables con formato numérico.
Nos muestra la correlación de los pares de variables y opcionalmente nos da el intervalo de
confianza para la diferencia.

Luego tenemos:
Seleccionamos dos estados de variable, en variable 1 la variable inicial y en variable 2 la variable
final, teniendo:

Conclusiones
• El SPSS y EXCEL son programas
estadísticos, computarizados ideal para la
introducción, interpretación de los datos
necesarios para llevar un control adecuado
de la empresa, es capaz de gestionar de
forma inteligente la nóminas, contabilidad,
gastos extras, y demás aplicaciones
financiera.

Recomendaciones
• Se recomienda aprender el uso adecuado de SPSS ya
que es una gran ayuda para realizar trabajos
estadísticos.

Bibliografía
• http://site.ebrary.com/lib/pucesp/detail.action?docID=105
26557
79465
65616
• http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html

Estadística: Prueba de Medias

Más contenido relacionado

La actualidad más candente (20)

Destacado (17)

Similar a Estadística: Prueba de Medias (20)

Más de Luis Fernando Aguas Bucheli (20)

Último (20)

Estadística: Prueba de Medias