Calculadora de Prueba t con Resultados APA 7
Pruebas t para muestras independientes, relacionadas y una muestra, a partir de datos brutos o estadísticos resumen. Obtén t, gl, p, el intervalo de confianza, la d de Cohen, la prueba de Levene y la frase de resultados redactada en estilo APA 7, lista para tu tesis.
Usa la prueba unilateral solo si la dirección se fijó antes de recoger los datos.
Cómo usar esta calculadora
1. Elige la prueba. Muestras independientes compara dos grupos distintos. Muestras relacionadas compara a las mismas personas dos veces. Una muestra compara un grupo con un valor fijo, como el punto medio de la escala.
2. Pega tus datos. Un valor por línea, o copia una columna directamente de Excel o SPSS. Si copias dos columnas a la vez, la calculadora las separa. Si solo tienes medias y desviaciones estándar de un artículo, cambia a estadísticos resumen.
3. Nombra los grupos. Los nombres que escribas se usan en la frase APA, así que escríbelos como los llama tu tesis.
4. Lee la fila reportada. Para muestras independientes la calculadora ejecuta la prueba de Levene y marca si se reporta la t de Student o la de Welch, igual que SPSS muestra ambas filas.
5. Copia la frase APA. Va a tu capítulo de resultados tal cual. El capítulo completo, con cada hipótesis y las tablas, es lo que el Intérprete del Capítulo 4 redacta a partir de tu output de SPSS.
¿Qué prueba t necesitas?
Una prueba t para muestras independientes compara las medias de dos grupos separados: hombres y mujeres, tratamiento y control, dos escuelas. Las personas de un grupo no son las del otro.
Una prueba t para muestras relacionadas compara dos mediciones de los mismos participantes: antes y después de una formación, un pretest y un postest. Cada fila de tus datos es una persona medida dos veces.
Una prueba t para una muestra compara la media de un grupo con un valor fijo. En la investigación con cuestionarios ese valor suele ser el punto medio de la escala, por ejemplo 3 en una escala Likert de 1 a 5, para preguntar si el acuerdo supera el punto neutro.
Cómo se calculan los estadísticos
Muestras independientes, varianzas iguales (Student): t = (M₁ − M₂) / (sₚ √(1/n₁ + 1/n₂)), donde sₚ es la desviación estándar combinada y gl = n₁ + n₂ − 2. Varianzas desiguales (Welch): el error estándar es √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂) y los grados de libertad se ajustan con la fórmula de Welch–Satterthwaite, por eso no son un número entero.
Muestras relacionadas: primero se calculan las diferencias dᵢ = xᵢ − yᵢ y la prueba es una prueba t para una muestra sobre esas diferencias, t = Mᵈ / (sᵈ / √n), gl = n − 1.
Una muestra: t = (M − μ₀) / (s / √n), gl = n − 1.
El valor p bilateral es la probabilidad de un |t| al menos así de grande si las medias poblacionales fueran iguales. El intervalo de confianza del 95% es la diferencia de medias ± tₑᵣᵢₜ × EE. La d de Cohen divide la diferencia de medias por la DE combinada (independientes), por la DE de las diferencias (relacionadas, el valor que SPSS etiqueta como d de Cohen) o por la DE de la muestra (una muestra); la g de Hedges corrige d para muestras pequeñas. Todos los valores se comprueban frente a scipy con seis decimales.
Supuestos que comprobar antes
Independencia. Cada observación debe proceder de un participante distinto (muestras independientes) o cada par de un mismo participante (relacionadas). Los estudiantes que comparten clase o familia no son totalmente independientes; es una cuestión de diseño, no algo que una prueba pueda arreglar.
Normalidad. La variable dependiente (o las diferencias, en muestras relacionadas) debería ser aproximadamente normal en cada grupo. Con 30 o más por grupo la prueba t es robusta ante desviaciones moderadas. Con muestras pequeñas compruébala con la prueba de Shapiro-Wilk; si falla, usa la U de Mann–Whitney (independientes) o la prueba de Wilcoxon (relacionadas).
Homogeneidad de varianzas (solo muestras independientes). La prueba de Levene comprueba si los dos grupos tienen una dispersión similar. Si es significativa (p < .05), las varianzas difieren y se reporta la fila de Welch, que SPSS etiqueta como “no se asumen varianzas iguales”. Muchos metodólogos recomiendan ya Welch por defecto; esta calculadora muestra ambas y marca la que hay que reportar.
Cómo reportar una prueba t en APA 7
El patrón es: la prueba, qué se comparó, los descriptivos de cada grupo y luego t(gl) = valor, p, el intervalo de confianza y el tamaño del efecto. Los estadísticos van en cursiva, los números con dos decimales y p se da exacto con tres decimales salvo que sea inferior a .001. La calculadora redacta esta frase por ti; cambia los nombres de los grupos y de la medida para que suene como tu estudio.
Un capítulo de resultados repite esto para cada hipótesis y añade una tabla APA por prueba, además de los descriptivos, las comprobaciones de supuestos y la fiabilidad de cada escala. Mira uno real en la demo del Intérprete del Capítulo 4.
Preguntas frecuentes
¿Reporto la t de Student o la de Welch?
Reporta la t de Student cuando la prueba de Levene no es significativa (varianzas similares) y la t de Welch cuando lo es. Si solo tienes estadísticos resumen, Welch es la opción más segura cuando una DE es más del doble de la otra o los tamaños de los grupos difieren mucho.
¿Unilateral o bilateral?
Bilateral, salvo que tu hipótesis fijara una dirección antes de recoger los datos y tu director estuviera de acuerdo. Una prueba unilateral reduce el valor p a la mitad, por eso el tribunal la mira con lupa.
Mis datos no son normales. ¿Y ahora?
Con 30 o más por grupo, sigue adelante; la prueba t es robusta. Con muestras pequeñas y claramente asimétricas usa la alternativa no paramétrica: U de Mann–Whitney para muestras independientes, Wilcoxon para relacionadas, y reporta las medianas.
¿Puedo usarla con el output de SPSS?
Sí. Pega la columna bruta de la Vista de datos, o escribe n, media y DE de la tabla Estadísticas de grupo en el modo resumen. t, gl y p coinciden con la tabla Prueba de muestras independientes de SPSS, ambas filas.