🔗 t Pareada
Para datos apareados (mismo sujeto medido antes/después, o pares emparejados). Calcula las diferencias d = x - y y prueba si μd = 0. Más potente que la independiente porque elimina la variabilidad entre sujetos. t = d̄ / (sd/√n).
🔗 t Independiente (varianzas iguales)
Asume σ₁² = σ₂². Usa varianza pooled: s²p = ((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²)/(n₁+n₂-2). Estadístico t = (x̄₁ - x̄₂) / (sp·√(1/n₁ + 1/n₂)) con n₁+n₂-2 gl.
🔗 t Independiente (Welch)
No asume varianzas iguales. Usa la corrección de Welch-Satterthwaite para los grados de libertad. Es más conservadora pero más robusta. Recomendada por defecto en la práctica moderna. Paquete estadístico por defecto.
📊 Mann-Whitney U (Wilcoxon)
Alternativa no paramétrica cuando no se cumplen los supuestos de normalidad. Compara medianas en lugar de medias. Basada en rangos. Menos potente que la t si los supuestos se cumplen, pero más robusta frente a outliers y distribuciones asimétricas.
Explora los conceptos con ejemplos practicos disponibles en la simulacion interactiva de este modulo.
Intuicion
La inferencia estadistica permite extraer conclusiones sobre una poblacion basandose en una muestra.
Formula clave
Las formulas de inferencia se basan en distribuciones muestrales y el TCL.
Paso a paso
Aprende el procedimiento sistematico para realizar inferencias correctas.
Error comun
Identifica y evita los errores mas frecuentes en interpretacion.
Ejemplo concreto
Aplica los conceptos a problemas reales de inferencia.
Conexion
Fundamental para modelos predictivos (Curso 4).