Cómo determinar si dos muestras son dependientes

Escrito por Dr. Samuel Helms ; última actualización: February 01, 2018
Goodshoot/Goodshoot/Getty Images

En el diseño de una investigación, las muestras son consideradas dependientes si las medidas tomadas de cada muestra están relacionadas. Por el contrario, las muestras independientes están completamente separadas entre sí y lo que pasa en una muestra no afectará a la otra. El análisis estadístico cambia si las muestras son dependientes, de modo que establecer la dependencia de datos es importante para llevar a cabo un análisis apropiado.

Determinar si las muestras están emparejadas. Los estudios usualmente listan cómo se recolectaron los datos en una sección de metodología. Puedes identificar muestras emparejadas si las medidas en los sujetos estaban relacionadas entre sí. Por ejemplo, puedes tener varios contenedores de agua y probar cada muestra por temperatura y dióxido de carbono disuelto. Estas muestras (temperatura y dióxido de carbono disuelto) están emparejadas, ya que la temperatura afecta al dióxido de carbono disuelto en agua.

Determina si las muestras son medidas repetidas. Un diseño experimental usando medidas repetidas examina los mismos sujetos más de una vez. Un examen previo seguido de uno posterior es un buen ejemplo de esto. Las medidas repetidas se usan cuando no es posible separar los sujetos en grupos de control y experimentales.

Intenta establecer correlación entre los datos en las dos muestras. Una prueba común para esto es el Coeficiente Pearson de Momento de Producto (denotado por "r"). Si los datos muestran una correlación, entonces las muestras deben ser consideradas dependientes. Si el valor de r es concluyente (r = 0,2, por ejemplo), tal vez debas tomar una decisión sobre clasificar las muestras como independientes o dependientes. Cualquiera que escojas, reporta tu razonamiento y el valor de r en tu proyecto.

Consejos

Si no estás seguro después de realizar una prueba de correlación, puedes ejecutar una prueba estadística diseñada para muestras independientes, luego una prueba para muestras dependientes y comparar los resultados. Si rechazas la hipótesis nula en ambas pruebas, esto fortalecerá tus conclusiones.

Referencias

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