Este documento explica la distribución t de Student, que se utiliza para probar hipótesis cuando las muestras son menores a 30. La distribución t es similar a la normal pero más dispersa en los extremos. Se usa para calcular intervalos de confianza de medias de pequeñas muestras y para probar si dos muestras provienen de la misma población. Explica cómo realizar una prueba de hipótesis utilizando la distribución t, incluyendo definir las hipótesis nula e alternativa, determinar el nivel
La distribución t de Student se utiliza para realizar inferencia estadística cuando se desconoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 30. Se parece a la distribución normal pero tiene más área en los extremos. Se usa para calcular intervalos de confianza, probar hipótesis, y determinar si dos muestras provienen de la misma población. El procedimiento implica plantear hipótesis nula e hipótesis alternativa, determinar el nivel de significancia, calcular la evidencia muestral, y aplic
Este documento describe diferentes estadísticos no paramétricos y sus aplicaciones en la investigación científica, incluyendo la prueba U de Mann-Whitney, la prueba de Kruskal-Wallis, la prueba de Wilcoxon, la prueba de Friedman y los coeficientes de correlación de Spearman. El objetivo es conceptualizar la estadística no paramétrica y aplicar correctamente los estadísticos no paramétricos en las pruebas de hipótesis dependiendo del tipo de variable.
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)María Isabel Bautista
Este documento describe cómo probar si las medias de dos poblaciones son iguales utilizando una prueba de hipótesis con muestras pequeñas. Explica el procedimiento de cinco pasos que incluye definir las hipótesis nula y alternativa, establecer el nivel de significancia, calcular el estadístico Z y tomar una decisión sobre si rechazar o aceptar la hipótesis nula. También presenta un ejemplo resuelto para ilustrar el proceso.
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
Este documento describe los conceptos y procedimientos básicos de los contrastes de hipótesis estadísticas. Explica qué es un contraste de hipótesis, los pasos para realizar uno que incluyen establecer hipótesis estadísticas, nivel de significación, verificación de supuestos, regla de decisión y tomar una decisión. También describe diferentes tipos de contrastes como de medias, independencia y correlación, así como los procedimientos en SPSS. Finalmente, invita a visitar su página web sobre bioestadística.
1) La prueba T de Student para muestras relacionadas compara las medias y desviaciones estándar de datos antes y después de una intervención para determinar si las diferencias son estadísticamente significativas. 2) Se usa cuando hay dos mediciones por sujeto, como antes y después de un tratamiento, y requiere que se cumplan supuestos como escala de medición de intervalo y diseño relacionado. 3) Los intervalos de confianza son más útiles que solo considerar la significación estadística porque informan sobre la magnitud probable de la diferencia.
Este documento explica la distribución t de Student, que se utiliza para probar hipótesis cuando las muestras son menores a 30. La distribución t es similar a la normal pero más dispersa en los extremos. Se usa para calcular intervalos de confianza de medias de pequeñas muestras y para probar si dos muestras provienen de la misma población. Explica cómo realizar una prueba de hipótesis utilizando la distribución t, incluyendo definir las hipótesis nula e alternativa, determinar el nivel
La distribución t de Student se utiliza para realizar inferencia estadística cuando se desconoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 30. Se parece a la distribución normal pero tiene más área en los extremos. Se usa para calcular intervalos de confianza, probar hipótesis, y determinar si dos muestras provienen de la misma población. El procedimiento implica plantear hipótesis nula e hipótesis alternativa, determinar el nivel de significancia, calcular la evidencia muestral, y aplic
Este documento describe diferentes estadísticos no paramétricos y sus aplicaciones en la investigación científica, incluyendo la prueba U de Mann-Whitney, la prueba de Kruskal-Wallis, la prueba de Wilcoxon, la prueba de Friedman y los coeficientes de correlación de Spearman. El objetivo es conceptualizar la estadística no paramétrica y aplicar correctamente los estadísticos no paramétricos en las pruebas de hipótesis dependiendo del tipo de variable.
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)María Isabel Bautista
Este documento describe cómo probar si las medias de dos poblaciones son iguales utilizando una prueba de hipótesis con muestras pequeñas. Explica el procedimiento de cinco pasos que incluye definir las hipótesis nula y alternativa, establecer el nivel de significancia, calcular el estadístico Z y tomar una decisión sobre si rechazar o aceptar la hipótesis nula. También presenta un ejemplo resuelto para ilustrar el proceso.
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
Este documento describe los conceptos y procedimientos básicos de los contrastes de hipótesis estadísticas. Explica qué es un contraste de hipótesis, los pasos para realizar uno que incluyen establecer hipótesis estadísticas, nivel de significación, verificación de supuestos, regla de decisión y tomar una decisión. También describe diferentes tipos de contrastes como de medias, independencia y correlación, así como los procedimientos en SPSS. Finalmente, invita a visitar su página web sobre bioestadística.
1) La prueba T de Student para muestras relacionadas compara las medias y desviaciones estándar de datos antes y después de una intervención para determinar si las diferencias son estadísticamente significativas. 2) Se usa cuando hay dos mediciones por sujeto, como antes y después de un tratamiento, y requiere que se cumplan supuestos como escala de medición de intervalo y diseño relacionado. 3) Los intervalos de confianza son más útiles que solo considerar la significación estadística porque informan sobre la magnitud probable de la diferencia.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis, la t de Student y chi cuadrado. El objetivo es aplicar estos conocimientos de estadística inferencial para resolver problemas relacionados con el comercio exterior. Se explican los conceptos clave de cada tema y se proporcionan ejemplos para ilustrar su aplicación.
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística implica estimar parámetros de una población con base en muestras, y que entre más grande sea la muestra, más exacta será la estimación. También describe diferentes tipos de pruebas estadísticas como pruebas paramétricas que requieren supuestos de normalidad, y pruebas no paramétricas que no requieren dichos supuestos. Finalmente, explica cómo se utilizan pruebas estadísticas como la prueba t de Student y
Este documento describe diferentes técnicas estadísticas para el análisis de datos, incluyendo análisis descriptivo, pruebas de hipótesis, correlación y regresión. Explica conceptos como variables categóricas y numéricas, medidas de tendencia central y dispersión, y pruebas paramétricas y no paramétricas. También presenta ejemplos prácticos de cómo aplicar estas técnicas usando el software SPSS.
Este documento presenta información sobre la prueba t de Student para una y dos muestras. Explica los supuestos de cada caso y provee ejemplos prácticos de su aplicación en SPSS. En particular, analiza un ejemplo donde se evalúa la efectividad de un taller de ética mediante prueba t de Student para dos muestras relacionadas y otro donde se compara el aprendizaje de fracciones entre dos métodos de enseñanza usando prueba t de Student para dos muestras independientes.
El documento describe los pasos para verificar una hipótesis mediante un procedimiento lógico. Los pasos incluyen formular las hipótesis nula y alternativa, seleccionar una prueba estadística, establecer un nivel de significación, recolectar datos de una muestra representativa, estimar la desviación estándar de la media muestral, convertir la media muestral en un valor z o t, tomar una decisión estadística basada en un valor crítico, y llegar a una conclusión sobre si aceptar o rechazar la hip
Este documento presenta un resumen de las capacidades estadísticas básicas del programa Minitab, incluyendo procedimientos para calcular estadísticas descriptivas, realizar pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para medias, proporciones, tasas de Poisson, varianzas y mediciones de asociación. Explica cómo utilizar los procedimientos Z de 1 muestra, t de 1 muestra, t de 2 muestras y t pareada para estimaciones e hipótesis sobre medias de población.
Este documento presenta un resumen de las pruebas paramétricas Z y T de Student. Explica que estas pruebas se utilizan para comparar las medias de dos muestras independientes o pareadas con el fin de determinar si existen diferencias significativas entre ellas. Describe los pasos para calcular la prueba T de Student, incluyendo el cálculo del error estándar y la comparación de la media muestral con la poblacional para verificar la hipótesis nula.
El documento describe los pasos básicos para verificar una hipótesis estadísticamente: 1) Formular las hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar una prueba estadística apropiada, 3) establecer un nivel de significación, y luego 4) estimar la desviación estándar de la media muestral, 5) convertir la media muestral en un valor z o t, 6) tomar una decisión estadística al comparar el valor obtenido con el crítico, y 7) llegar a una conclusión sobre si aceptar
Este documento proporciona una revisión general de las capacidades de estadísticas básicas de Minitab para calcular estadísticas descriptivas, realizar pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para una o dos muestras. Describe procedimientos para medias, proporciones, tasas de Poisson, varianzas y medidas de asociación. También incluye un ejemplo de cómo utilizar el procedimiento Z de 1 muestra en Minitab.
Este documento presenta información sobre pruebas estadísticas para comparar medias poblacionales. Explica que la distribución normal es un modelo teórico útil para aproximar variables aleatorias, y que la prueba t es adecuada cuando las muestras son pequeñas o se desconoce la varianza poblacional. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar la prueba t de dos muestras y la distribución t de Student.
Este documento presenta una sesión sobre pruebas de hipótesis para comparar dos poblaciones dependientes e independientes utilizando métodos paramétricos y no paramétricos según la normalidad de los datos. Explica pruebas como la t de Student, Wilcoxon y U de Mann-Whitney para muestras relacionadas e independientes, y la prueba de comparación de proporciones. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas pruebas estadísticas.
82253086 unidad-iv-pruebas-de-hipotesis-con-dos-muestras-y-varias-muestras-de...Ekthor Daniel R G
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo las hipótesis nula y alternativa, los errores tipo I y II, y las regiones de rechazo y no rechazo. Luego, se enfoca en las pruebas de hipótesis para comparar dos o más muestras, describiendo las distribuciones normal y t de Student, y los procedimientos de prueba t para muestras independientes y dependientes. Finalmente, provee un ejemplo completo de una prueba t para comparar
Este documento describe los pasos para verificar una hipótesis científica. Estos incluyen 1) formular las hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar una prueba estadística apropiada, 3) establecer un nivel de significación, 4) recolectar datos de una muestra representativa, 5) estimar la desviación estándar de la media muestral, 6) convertir la media muestral en valores z o t, y 7) tomar una decisión estadística para aceptar o rechazar la hipótesis comparando
El resumen describe los pasos básicos para realizar una prueba de hipótesis estadística: 1) Formular las hipótesis nula y alternativa, 2) Seleccionar la prueba estadística apropiada, 3) Establecer el nivel de significación, 4) Recolectar datos de una muestra representativa, 5) Estimar la desviación estándar de la muestra, 6) Convertir los valores a "z" o "t", 7) Tomar la decisión estadística de aceptar o rechazar las hipótesis basado
Este documento presenta una introducción general a los conceptos y métodos estadísticos, incluyendo programas estadísticos como SPSS y Minitab, la matriz de datos, estadística descriptiva, medidas de tendencia central y variabilidad, estadística inferencial, pruebas paramétricas y no paramétricas, y los pasos para preparar un informe de resultados estadísticos.
El documento describe los pasos para verificar una hipótesis estadísticamente. Estos incluyen 1) formular las hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar una prueba estadística apropiada, 3) establecer un nivel de significación, 4) recolectar datos de una muestra representativa, 5) estimar la desviación estándar de la muestra, 6) convertir la media de la muestra en un valor z o t, 7) tomar una decisión estadística al comparar el valor obtenido con un valor crítico, y
Este documento describe una prueba de chi cuadrada, incluyendo sus características, tipos y cómo aplicarla en SPSS. Una prueba de chi cuadrada se usa para comparar proporciones y se basa en variables cualitativas. Proporciona ejemplos de cómo establecer hipótesis nulas y alternas, calcular el estadístico de prueba, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula basada en el nivel de significación. Finalmente, explica cómo realizar una prueba de chi
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis, la t de Student y chi cuadrado. El objetivo es aplicar estos conocimientos de estadística inferencial para resolver problemas relacionados con el comercio exterior. Se explican los conceptos clave de cada tema y se proporcionan ejemplos para ilustrar su aplicación.
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica que la inferencia estadística implica estimar parámetros de una población con base en muestras, y que entre más grande sea la muestra, más exacta será la estimación. También describe diferentes tipos de pruebas estadísticas como pruebas paramétricas que requieren supuestos de normalidad, y pruebas no paramétricas que no requieren dichos supuestos. Finalmente, explica cómo se utilizan pruebas estadísticas como la prueba t de Student y
Este documento describe diferentes técnicas estadísticas para el análisis de datos, incluyendo análisis descriptivo, pruebas de hipótesis, correlación y regresión. Explica conceptos como variables categóricas y numéricas, medidas de tendencia central y dispersión, y pruebas paramétricas y no paramétricas. También presenta ejemplos prácticos de cómo aplicar estas técnicas usando el software SPSS.
Este documento presenta información sobre la prueba t de Student para una y dos muestras. Explica los supuestos de cada caso y provee ejemplos prácticos de su aplicación en SPSS. En particular, analiza un ejemplo donde se evalúa la efectividad de un taller de ética mediante prueba t de Student para dos muestras relacionadas y otro donde se compara el aprendizaje de fracciones entre dos métodos de enseñanza usando prueba t de Student para dos muestras independientes.
El documento describe los pasos para verificar una hipótesis mediante un procedimiento lógico. Los pasos incluyen formular las hipótesis nula y alternativa, seleccionar una prueba estadística, establecer un nivel de significación, recolectar datos de una muestra representativa, estimar la desviación estándar de la media muestral, convertir la media muestral en un valor z o t, tomar una decisión estadística basada en un valor crítico, y llegar a una conclusión sobre si aceptar o rechazar la hip
Este documento presenta un resumen de las capacidades estadísticas básicas del programa Minitab, incluyendo procedimientos para calcular estadísticas descriptivas, realizar pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para medias, proporciones, tasas de Poisson, varianzas y mediciones de asociación. Explica cómo utilizar los procedimientos Z de 1 muestra, t de 1 muestra, t de 2 muestras y t pareada para estimaciones e hipótesis sobre medias de población.
Este documento presenta un resumen de las pruebas paramétricas Z y T de Student. Explica que estas pruebas se utilizan para comparar las medias de dos muestras independientes o pareadas con el fin de determinar si existen diferencias significativas entre ellas. Describe los pasos para calcular la prueba T de Student, incluyendo el cálculo del error estándar y la comparación de la media muestral con la poblacional para verificar la hipótesis nula.
El documento describe los pasos básicos para verificar una hipótesis estadísticamente: 1) Formular las hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar una prueba estadística apropiada, 3) establecer un nivel de significación, y luego 4) estimar la desviación estándar de la media muestral, 5) convertir la media muestral en un valor z o t, 6) tomar una decisión estadística al comparar el valor obtenido con el crítico, y 7) llegar a una conclusión sobre si aceptar
Este documento proporciona una revisión general de las capacidades de estadísticas básicas de Minitab para calcular estadísticas descriptivas, realizar pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para una o dos muestras. Describe procedimientos para medias, proporciones, tasas de Poisson, varianzas y medidas de asociación. También incluye un ejemplo de cómo utilizar el procedimiento Z de 1 muestra en Minitab.
Este documento presenta información sobre pruebas estadísticas para comparar medias poblacionales. Explica que la distribución normal es un modelo teórico útil para aproximar variables aleatorias, y que la prueba t es adecuada cuando las muestras son pequeñas o se desconoce la varianza poblacional. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar la prueba t de dos muestras y la distribución t de Student.
Este documento presenta una sesión sobre pruebas de hipótesis para comparar dos poblaciones dependientes e independientes utilizando métodos paramétricos y no paramétricos según la normalidad de los datos. Explica pruebas como la t de Student, Wilcoxon y U de Mann-Whitney para muestras relacionadas e independientes, y la prueba de comparación de proporciones. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas pruebas estadísticas.
82253086 unidad-iv-pruebas-de-hipotesis-con-dos-muestras-y-varias-muestras-de...Ekthor Daniel R G
Este documento introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis estadísticas, incluyendo las hipótesis nula y alternativa, los errores tipo I y II, y las regiones de rechazo y no rechazo. Luego, se enfoca en las pruebas de hipótesis para comparar dos o más muestras, describiendo las distribuciones normal y t de Student, y los procedimientos de prueba t para muestras independientes y dependientes. Finalmente, provee un ejemplo completo de una prueba t para comparar
Este documento describe los pasos para verificar una hipótesis científica. Estos incluyen 1) formular las hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar una prueba estadística apropiada, 3) establecer un nivel de significación, 4) recolectar datos de una muestra representativa, 5) estimar la desviación estándar de la media muestral, 6) convertir la media muestral en valores z o t, y 7) tomar una decisión estadística para aceptar o rechazar la hipótesis comparando
El resumen describe los pasos básicos para realizar una prueba de hipótesis estadística: 1) Formular las hipótesis nula y alternativa, 2) Seleccionar la prueba estadística apropiada, 3) Establecer el nivel de significación, 4) Recolectar datos de una muestra representativa, 5) Estimar la desviación estándar de la muestra, 6) Convertir los valores a "z" o "t", 7) Tomar la decisión estadística de aceptar o rechazar las hipótesis basado
Este documento presenta una introducción general a los conceptos y métodos estadísticos, incluyendo programas estadísticos como SPSS y Minitab, la matriz de datos, estadística descriptiva, medidas de tendencia central y variabilidad, estadística inferencial, pruebas paramétricas y no paramétricas, y los pasos para preparar un informe de resultados estadísticos.
El documento describe los pasos para verificar una hipótesis estadísticamente. Estos incluyen 1) formular las hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar una prueba estadística apropiada, 3) establecer un nivel de significación, 4) recolectar datos de una muestra representativa, 5) estimar la desviación estándar de la muestra, 6) convertir la media de la muestra en un valor z o t, 7) tomar una decisión estadística al comparar el valor obtenido con un valor crítico, y
Este documento describe una prueba de chi cuadrada, incluyendo sus características, tipos y cómo aplicarla en SPSS. Una prueba de chi cuadrada se usa para comparar proporciones y se basa en variables cualitativas. Proporciona ejemplos de cómo establecer hipótesis nulas y alternas, calcular el estadístico de prueba, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula basada en el nivel de significación. Finalmente, explica cómo realizar una prueba de chi
Similar to Prueba T-student para prueba de hipótesis de una muestra con un solo grupo (20)
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
LA PEDAGOGIA AUTOGESTONARIA EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA APRENDIZAJEjecgjv
La Pedagogía Autogestionaria es un enfoque educativo que busca transformar la educación mediante la participación directa de estudiantes, profesores y padres en la gestión de todas las esferas de la vida escolar.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
Durante el período citado se sucedieron tres presidencias radicales a cargo de Hipólito Yrigoyen (1916-1922),
Marcelo T. de Alvear (1922-1928) y la segunda presidencia de Yrigoyen, a partir de 1928 la cual fue
interrumpida por el golpe de estado de 1930. Entre 1916 y 1922, el primer gobierno radical enfrentó el
desafío que significaba gobernar respetando las reglas del juego democrático e impulsando, al mismo
tiempo, las medidas que aseguraran la concreción de los intereses de los diferentes grupos sociales que
habían apoyado al radicalismo.
2. T-student
• Esta prueba se utiliza cuando lo que se pretende
en la investigación es comparar datos de una
variable cuantitativa de distribución normal en
grupos relacionados (una muestra o grupo)
• Es un tipo de estadística deductiva que se utiliza
para determinar si hay una diferencia significativa
entre la media de dos grupos
2
3. T test Excel se usa para analizar si hay una diferencia
significativa entre las medias de dos muestras
diferentes.
¿para qué sirve la prueba t?
Muestras independientes
Dos grupos comparados en una
prueba
Muestras dependientes
El mismo grupo en dos pruebas
4. 4 pasos de la prueba de hipótesis
Paso 1: plantear la
hipótesis
Paso 2: definir el
nivel de significancia
Paso 3: calcular la
prueba estadística
Paso 4: tomar la
decisión
5. Ejemplo:
• Los resultados de la prueba post son
iguales a los resultados de la prueba
pre.
• Ho:pre=post (hipótesis nula)
• Los resultados de la prueba post son
diferentes a los resultados de la prueba
pre.
• H1:pre≠post (hipótesis alternativa)
PASO 1: Plantear las
hipótesis
Recordemos un par de conceptos claves.
Prueba de hipótesis: Es una regla para aceptar o rechazar
una afirmación. Para esto, analiza dos hipótesis de una
población que se oponen: la hipótesis nula y la hipótesis de
alternativa.
Hipótesis nula (H0): conjetura de un parámetro que se quiere
probar. Generalmente la hipótesis nula consiste en la
igualdad de un parámetro en las dos muestras (ausencia de
diferencia o efecto). En el caso de la prueba t Excel es la
igualdad de las medias en dos muestras.
Hipótesis alternativa (H1): conjetura de un parámetro que se
cumple si se rechaza la hipótesis nula. Generalmente
consiste en la diferencia de un parámetro en las dos
muestras. Para la prueba t Excel es que sí existe una
diferencia en las medias de dos muestras.
6. Es el porcentaje de error que estamos dispuesto a
aceptar al realizar la prueba.
En ciencias sociales es del 5%. Esto es σ=0.05
Paso 2: definir el nivel de
significancia (valor de alfa σ)
8. • La probabilidad de obtener una media de la muestra dado que la media de
la población es igual al valor de la hipótesis se llama p (nivel de
significancia).
• Si el valor de p es menor al 5% (p<0.05) se rechaza la hipótesis nula (la
diferencia es significativa o se alcanzó significancia)
• Si el valor de p es mayor al 5% (p>0.05) se retiene la hipótesis nula (la
diferencia NO es significativa o no se alcanzó significancia)
Paso 4: decisión y conclusión
9. “
EJEMPLO
ESCENARIO
• Se realizó un experimento para determinar el avance
de los estudiantes con relación a la competencia
comunicativa con la implementación de una
estrategia didáctica basada en DUA, ABP y RA
• Se aplicó un diagnóstico y una prueba final o de
salida después de la intervención
10. “
EJEMPLO
PASO 1: DEFINIR LA HIPOTESIS
• La implementación de una
estrategia didáctica
fundamentada en DUA, ABP y RA
tiene un efecto positivo la
competencia comunicativa de
lectoescritura en estudiantes del
grado 5 de primaria
DECLARACIÓN DE LA HIPÓTESIS
• Los resultados de la prueba post son iguales a
los resultados de la prueba pre.
• los resultados de la prueba post son diferentes a
los resultados de la prueba pre
11. “
EJEMPLO
PASO 2: DEFINIR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA
• Para establecer el criterio para la decisión,
definimos el nivel de significancia de la prueba
de hipótesis.
• En ciencias sociales el nivel de significancia es
5%
PASO 3: CALCULAR LA PRUEBA ESTADÍSTICA
• Revisamos la tabla escogemos la prueba estadística que
puedo utilizar
• En este caso t-student porque utilizamos una variable
independiente y dependiente
12. “
EJEMPLO
DECISIÓN: se decide
rechazar la hipótesis nula
PASO 4: TOMAR DECISIÓN
• como el valor de p es menor al 5%
(p<0,05) se rechaza la hipótesis
nula (la diferencia es significativa
o se alcanzó significancia
13. “
El resultado de la prueba t de student,
t(12)=6,78, p<0,001, sugiere que los
puntajes del postest de xxx después de
intervención (M=70,6, DE=xx) fueron
significativamente más altas que los
puntajes del pretest xxx antes de la
intervención. (M=xxx, DE=xx).
ESCRITURA DE LOS
RESULTADOS EN APA
Se requiere la media y
desviación estándar
T(n-1)= estadístico t