Lección 5 del curso Estadística Inferencial Paramétrica.
En la lección anterior vimos todos los detalles de la prueba z de una muestra y vimos además cómo llevar a cabo esta prueba con ayuda de Python y librerías como «statsmodels» y Scipy.
En esta lección veremos en detalle la prueba z de dos muestras, que nos permite comparar la media de dos muestras y determinar si estos promedios son iguales o no desde el punto de vista estadístico. Así que veremos cómo calcular la estadística z de esta prueba y en qué situaciones usarla así como un ejemplo práctico de implementación de esta prueba en Python:
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Como acabamos de ver, la prueba z de dos muestras se puede aplicar siguiendo exactamente la misma lógica y los mismos pasos que vimos en la lección anterior para el caso de la prueba z de una muestra.
Sin embargo, en este caso tendremos algunos pequeños cambios que resultan importantes:
- En primer lugar la ecuación matemática para la estadística z cambia, pues en este caso tendremos dos muestras, cada una con un número de datos diferente y con desviaciones estándar diferentes
- Y precisamente estas desviaciones estándar de cada población son uno de los supuestos de esta prueba, es decir que son valores que asumimos conocidos
Así que en este punto, y con lo visto tanto en esta como en la lección anterior, ya tenemos un primer conjunto de pruebas estadísticas que en ocasiones podremos aplicar a nuestros datos.
Sin embargo, una limitación de las pruebas z (o z-tests) es que entre los supuestos está el hecho de conocer la desviación estándar de las poblaciones. Y esto es una limitación pues no siempre tendremos acceso al total de datos (es decir a la población) por lo cual no podremos satisfacer esta condición.
Y es allí donde surgen las pruebas t (o t-tests) que resultarán muy similares a las pruebas z pero que en algunos casos no parten de estos supuestos sobre la desviación estándar. Así que estas pruebas serán el tema del siguiente módulo del curso.
Y específicamente en la próxima lección hablaremos de la prueba t (o t-test) de una muestra, que es como el equivalente de la prueba z de una muestra que vimos anteriormente.
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