Cuando nos enfrentamos a la tarea de comparar las medias de dos grupos de muestras, surgirá la pregunta clave: ¿debería usar un test Z o un test T (test t-student)? 🧠 La elección correcta depende de algunos criterios y debemos considerarlos porque es necesario si queremos asegurar que nuestros resultados sean válidos.
🔍 Test Z: Podemos aplicarlo cuando conocemos la desviación estándar poblacional y es más adecuado para muestras grandes (n > 30), donde la distribución de su media sigue una distribución normal. Ejemplo: Comparar el promedio de ventas anuales entre dos áreas o regiones, donde se conoce la variabilidad poblacional… Hay que tener en cuenta que no es común conocer la desviación estándar de la población en la mayoría de las situaciones prácticas. Conocer la desviación estándar poblacional implica tener acceso a toda la población, lo cual es raro. Por eso, el test T es mucho más utilizado en la práctica, ya que generalmente solo se tiene acceso a la muestra y no a toda la población.
🔍 Test T: Se utiliza cuando la desviación estándar de la población es desconocida y solo tenemos la de la muestra. Es preferible para muestras pequeñas (n ≤ 30), donde la distribución de la media muestral sigue una distribución t de Student. Ejemplo: Evaluar la diferencia en los tiempos de respuesta entre dos grupos de usuarios de un nuevo software, con un tamaño de muestra reducido.
🎯 Elegir entre un test Z o T no es solo un detalle técnico, sino una decisión crítica que afecta la robustez y precisión de nuestras conclusiones estadísticas. Asegúrate de considerar el tamaño de la muestra y observar si se cumplen los criterios necesarios para aplicar una u otra en tu análisis. Recuerda que un test mal aplicado, ofrece resultados y conclusiones que pueden ser totalmente incorrectos.
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