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Las suposiciones comunes al hacer una prueba t incluyen aquellas relacionadas con la escala de medición, muestreo aleatorio, normalidad de la distribución de datos, adecuación del tamaño de la muestra e igualdad de varianza en la desviación estándar.

La prueba T

La prueba t fue desarrollada por un químico que trabaja para la compañía cervecera Guinness como una manera simple de medir la calidad consistente de la cerveza negra. Se desarrolló y adaptó más, y ahora se refiere a cualquier prueba de una hipótesis estadística en la que se espera que la estadística que se está probando corresponda a una distribución t si se admite la hipótesis nula.

Una distribución t es básicamente cualquier distribución de probabilidad continua que surge de una estimación de la media de una población distribuida normalmente utilizando un tamaño de muestra pequeño y una desviación estándar desconocida para la población. La hipótesis nula es la suposición por defecto de que no existe relación entre dos fenómenos medidos diferentes.

Suposiciones de la prueba T

La primera suposición hecha con respecto a las pruebas t se refiere a la escala de medición. La suposición de una prueba t es que la escala de medición aplicada a los datos recopilados sigue una escala continua u ordinal, como los puntajes de una prueba de cociente intelectual.

La segunda suposición es que de una muestra aleatoria simple, que los datos se recopilan de una parte representativa, seleccionada al azar de la población total.

La tercera suposición es que los datos, cuando se trazan, dan como resultado una distribución normal, curva de distribución en forma de campana.

La cuarta suposición es que se usa un tamaño de muestra razonablemente grande. Un tamaño de muestra más grande significa que la distribución de los resultados debe aproximarse a una curva en forma de campana normal.

El supuesto final es la homogeneidad de la varianza. Existe una variación homogénea o igual cuando las desviaciones estándar de las muestras son aproximadamente iguales.