¿Qué análisis estadístico uso para comparar dos cosas entre sí?

Escrito por dr. samuel helms | Traducido por mariela rebelo
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¿Qué análisis estadístico uso para comparar dos cosas entre sí?
El tipo de prueba que puedes usar depende de la naturaleza de la información recolectada. (Hemera Technologies/AbleStock.com/Getty Images)

Un análisis estadístico para comparar tres o más grupos de información depende del tipo de información recolectada. Cada prueba estadística tiene presunciones que deben establecerse para que la prueba funcione correctamente. También afectan la prueba los aspectos de la información que compararás. Por ejemplo, si cada uno de los tres grupos de información tiene una o más medidas, necesitarás un tipo distinto de prueba estadística.

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ANOVA

Una de las pruebas estadísticas más usadas para comparar tres o más grupos de información es el Análisis de Varianza, o ANOVA. Para usarla, la información debe cumplir cierto criterio. Primero, debe ser numérica. La información ordinal, como ránking en escala de 5 puntos, llamadas escalas Likert - no es información numérica, y la ANOVA no será correcta. En segundo lugar, la información debe estar normalmente distribuida en la campana. Si estas presunciones concuerdan, se puede usar la ANOVA para analizar la varianza de sólo una variable dependiente entre los tres o más grupos de información. Recuerda, la variable dependiente es el factor que se está midiendo en el estudio.

MANOVA

En casos donde las presunciones para ANOVA se dan pero quieres medir más de una variable dependiente, necesitarás el Análisis Múltiple de Varianza, o MANOVA. Las variables dependientes son los factores que mides para examinar. La o las variables independientes afectan la dependiente. Por ejemplo, asume que estás midiendo los efectos del ejercicio extenuante en la presión sanguínea, pérdida de peso y frecuencia cardíaca. La variable independiente es el ejercicio, y las dependientes son la presión sanguínea, la frecuencia cardíaca y la pérdida de peso. En esta situación, usarás MANOVA. Esta prueba estadística es complicada y requiere el uso de una computadora y un programa especial.

Estadísticas inferenciales no paramétricas

Hay muchas pruebas no paramétricas, pero generalmente las estadísticas no paramétricas se usan cuando la información es ordinal y/o no está normalmente distribuida. Este tipo de pruebas incluyen la prueba de seña, el cuadrado chi y la prueba de la mediana. En general se emplean cuando se analiza información de encuesta donde las respuestas contemplan rangos; por ejemplo, una escala de "enérgicamente en desacuerdo, en desacuerdo, de acuerdo, o enérgicamente de acuerdo" clasificaría como información ordinal. Estas pruebas son fáciles de calcular a mano aunque las hojas de cálculo ayudan.

Estadísticas descriptivas

Además de las pruebas inferenciales, también puedes usar estadísticas simples descriptivas para obtener una mirada rápida de la información. Puedes sacr el promedio, las desviaciones estándar y los porcentajes de cada uno de los tres grupos de información. Las estadísticas descriptivas te dan una mirada rápida de los datos pero no pueden ser usadas para alcanzar conclusiones. Por ejemplo, si uno de los tres grupos de información tiene una variable que es un 20 por ciento más alto que los otros dos grupos, no puedes decir que la diferencia es "significante" sin usar alguna prueba estadística, como ANOVA, MANOVA o la no paramétrica.

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