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PRACTICA 4

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					PRACTICA 4:


 CONTRASTE
     DE
 HIPÓTESIS
   PARA K
 MUESTRAS.
                 Anahí Seró Vidaurre.
              Silvia Caravaca Belmar.
Apartado 1:

Comprobar si la variable Matrices Progresivas-Raven 1ª
(pretest) muestra diferencias significativas entre los
tratamientos para el nivel del 1%.

    Lo primero que haremos será plantear las hipótesis:
     Hipótesis nula: las muestras son iguales.
     Hipótesis alternativa: las muestras son diferentes.

  Para poder comprobar si cumplen el supuesto de normalidad
volveremos a plantear las hipótesis:
      Hipótesis nula: las muestras son normales
      Hipótesis alternativa. Las muestras no son normales.

  Para ello segmentamos el archivo en función del tratamiento y
hacemos la prueba Kolmogorov- Smirnov, con lo que
obtendremos el siguiente cuadro:
                 Prueba de Kolmogorov -Smirnov para una muestra

                                                                           M atri ces
                                                                         Progresi vas -
T ratami ento                                                               Raven
Control          N                                                                   11
                 Parám etros normal esa,b         M edi a                         83,18
                                                  Desvi aci ón típi ca
                                                                               13,467

                 Di ferenci as m ás               Absol uta                       ,239
                 extrem as                        Posi ti va                      ,190
                                                  Negati va                      -,239
                 Z de Kol m ogorov-Sm i rnov                                      ,793
                 Si g. asi ntót. (bi l ateral )                                   ,555
T radi ci onal   N                                                                  11
                 Parám etros normal esa,b       M edi a                         83,64
                                                Desvi aci ón típi ca
                                                                               13,801

                 Di ferenci as m ás               Absol uta                       ,223
                 extrem as                        Posi ti va                      ,205
                                                  Negati va                      -,223
                 Z de Kol m ogorov-Sm i rnov                                      ,740
                 Si g. asi ntót. (bi l ateral )                                   ,644
Ordenador        N                                                                  11
                 Parám etros normal esa,b       M edi a                         68,64
                                                Desvi aci ón típi ca
                                                                               19,247

                 Di ferenci as m ás               Absol uta                       ,288
                 extrem as                        Posi ti va                      ,288
                                                  Negati va                      -,175
                 Z de Kol m ogorov-Sm i rnov                                      ,955
                 Si g. asi ntót. (bi l ateral )                                   ,321
Combi nado       N                                                                  11
                 Parám etros normal esa,b       M edi a                         78,18
                                                Desvi aci ón típi ca
                                                                               16,167

                 Di ferenci as m ás               Absol uta                       ,240
                 extrem as                        Posi ti va                      ,149
                                                  Negati va                      -,240
                 Z de Kol m ogorov-Sm i rnov                                      ,797
                 Si g. asi ntót. (bi l ateral )                                   ,550
   a. La di stri buci ón de contraste es l a Norm al .
   b. Se han cal cul ado a parti r de l os datos.




         Mirando las significaciones bilaterales vemos que :
     Grupo control 0,55 > 0,01 por tanto aceptamos la hipótesis nula.
     Grupo tradicional 0,64 > 0,01 aceptamos hipótesis nula.
     Grupo ordenador 0,32> 0,01 aceptamos hipótesis nula.
     Grupo combinado 0,55> 0,01 aceptamos hipótesis nula.

           Todas las muestras cumplen el supuesto de normalidad, por
     tanto hay que calcular una prueba paramétrica que será el Anova
     de un factor. Hay que desegmentar el archivo antes de realizar
     esta prueba.
     Aparte de cumplir el supuesto de normalidad hay que
comprobar si cumplen la homogeneidad de varianzas, por ello
cuando pedimos el Anova de un factor, tenemos que formular las
hipótesis:
        Hipótesis nula: las varianzas son iguales.
        Hipótesis alternativa: las varianzas son diferentes.

  Vamos a “ANALIZAR – COMPARAR MEDIAS – ANOVA
DE UN FACTOR”. Aquí pondremos en dependientes la variable
Matrices Progresivas-Raven y en factor la variable Tratamiento.
Después vamos a opciones y elegimos los Descriptivos y la
Prueba de homogeneidad de varianzas.
     Con esto obtendremos el siguiente cuadro:

       Prueba de homogeneidad de v arianzas

  M atri ces Progresi vas - Raven
   Estadísti co
   de Levene                gl 1                gl 2        Si g.
         1,525                     3                   40      ,223



     La significación bilateral es de 0,23 que es mayor que 0,01,
por tanto aceptamos la hipótesis nula que nos dice que las
varianzas son iguales.

     Como las variables son independientes, nos quedaremos con
la Anova, que nos da lo siguiente:

                                        ANOVA

 Matrices Progresivas - Raven
                 Suma de                       Media
                cuadrados          gl        cuadrática     F         Sig.
 Inter-grupos    1602,273                3     534,091      2,129       ,112
 Intra-grupos   10036,364               40     250,909
 Total          11638,636               43


     Como observamos, la significación es de 0,11 que es mayor
que 0,01, por lo que no existen diferencias entre los diferentes
Tratamientos y las Matrices Progresivas-Raven.
Apartado 2:

Existen diferencias entre los tratamientos, con un nivel de
significación del 5%, para la puntuación en Lectoescritura 1ª
(Pretest).

Lo primero que haremos será plantear las hipótesis:
      Hipótesis nula: Las muestras son iguales.
      Hipótesis alternativa: Las muestras son diferentes.

Para comprobar el supuesto de normalidad, volveremos a plantear
las hipótesis:
        Hipótesis nula: las muestras son normales.
        Hipótesis alternativa: las muestras no son normales.

Para ello, segmentaremos el archivo en función del tratamiento y
realizaremos la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Los resultados
que hemos obtenido son los siguientes:
               Prueba de Kolmogorov -Smirnov para una muestra

                                                                Lecto-esc
 Tratamiento                                                      ritura
 Control        N                                                       11
                Parámetros normalesa,b      Media                   6,455
                                            Desviación típica
                                                                   ,9863

                Diferencias más             Absoluta                 ,132
                extremas                    Positiva                 ,132
                                            Negativa                -,123
                Z de Kolmogorov-Smirnov                              ,438
                Sig. asintót. (bilateral)                            ,991
 Tradicional    N                                                      11
                Parámetros normalesa,b    Media                    8,000
                                          Desviación típica
                                                                  1,0954

                Diferencias más             Absoluta                 ,318
                extremas                    Positiva                 ,318
                                            Negativa                -,148
                Z de Kolmogorov-Smirnov                            1,055
                Sig. asintót. (bilateral)                            ,215
 Ordenador      N                                                      11
                Parámetros normalesa,b    Media                    6,682
                                          Desviación típica
                                                                   ,9816

                Diferencias más             Absoluta                 ,211
                extremas                    Positiva                 ,211
                                            Negativa                -,153
                Z de Kolmogorov-Smirnov                              ,699
                Sig. asintót. (bilateral)                            ,712
 Combinado      N                                                      11
                Parámetros normalesa,b    Media                    7,045
                                          Desviación típica
                                                                  1,1928

                Diferencias más             Absoluta                 ,173
                extremas                    Positiva                 ,173
                                            Negativa                -,161
                Z de Kolmogorov-Smirnov                              ,575
                Sig. asintót. (bilateral)                            ,896
   a. La distribución de contraste es la Normal.
   b. Se han calculado a partir de los datos.




Mirando las significaciones bilaterales vemos que :
Grupo control 0,991 > 0,05 por tanto aceptamos la hipótesis nula.
Grupo tradicional 0,215 > 0,05 aceptamos hipótesis nula.
Grupo ordenador 0,712> 0,05 aceptamos hipótesis nula.
Grupo combinado 0,896> 0,05 aceptamos hipótesis nula.
Todas las muestras cumplen el supuesto de normalidad, por lo
que calcularemos una prueba paramétrica, el Anova de un factor.
Para ello, hay que desegmentar el archivo.
      Aparte de cumplir el supuesto de normalidad hay que
comprobar si cumplen la homogeneidad de varianzas, por ello
cuando pedimos el Anova de un factor, tenemos que formular las
siguientes hipótesis:
        Hipótesis nula: las varianzas son iguales.
        Hipótesis alternativa: las varianzas son diferentes.

  Vamos a “ANALIZAR – COMPARAR MEDIAS – ANOVA
DE UN FACTOR”. Aquí pondremos en dependientes la variable
Lectoescritura y en factor la variable Tratamiento. Después vamos
a opciones y elegimos los Descriptivos y la Prueba de
homogeneidad de varianzas.

     Con esto obtendremos el siguiente cuadro:

              Prueba de homogeneidad de v arianzas

        Lecto-escritura
          Estadístico
          de Levene               gl1                gl2        Sig.
                 ,322                    3                 40     ,809



     La significación es de 0,80 que es mayor que 0,05, por tanto
aceptamos la hipótesis nula que nos dice que las varianzas son
iguales.

     Como las variables son independientes, nos quedaremos con
la Anova, que nos da lo siguiente:

                                             ANOVA

    Lecto-escritura
                       Suma de                      Media
                      cuadrados         gl        cuadrática    F        Sig.
    Inter-grupos         15,318               3       5,106     4,480      ,008
    Intra-grupos         45,591              40       1,140
    Total                60,909              43
      Como observamos, la significación es de 0,008 que es
menor que 0,05, por lo que sí existen diferencias entre los
diferentes Tratamientos y la variable Lectoescritura.
      Como tenemos cuatro grupos no podemos saber cual de
ellos crea la diferencia, o si existe diferencia entre todos. Mirando
las medias tampoco queda claro por lo que vamos a pedir un
gráfico para verlo mejor. Vamos a “GRAFICOS – BARRAS DE
ERROR” y aquí pediremos un gráfico Simple. Pondremos en
“Variable” Lectoescritura y en “Eje” el Tratamiento. Nos dará el
gráfico siguiente:

       9,0


       8,5


       8,0


       7,5


       7,0


       6,5


       6,0


       5,5
         N=         11         11         11         11

                  Control   Tradicional Ordenador Combinado


             Tratamiento


     Aquí observamos claramente que el grupo tradicional es el
que crea las diferencias, menos entre el control y ordenador y un
poco más el combinado.
Apartado 3:
¿Existen diferencias para los alumnos de tercer curso, con un
nivel de significación del 5%, entre los niveles de Matemáticas
en el Pretest (Matemáticas 1º) en las variables Problemas de
Aprendizaje, Conducta Antisocial y Retraimiento?.

    Lo primero será plantear las hipótesis:
     Hipótesis nula: las muestras son iguales.
     Hipótesis alternativa: las muestras son diferentes.

   Para comprobar el supuesto de normalidad, volveremos a
plantear las hipótesis:
        Hipótesis nula: las muestras son normales.
        Hipótesis alternativa: las muestras no son normales.

   Para ello, primero seleccionaremos caso poniendo en “Si...” la
variable Curso = 3. A continuación segmentaremos el archivo en
función de la variable “Matemáticas 1” y realizaremos la prueba
de Kolmogorov-Smirnov. Los resultados que hemos obtenido son
los siguientes:
                                    Prueba de Kolmogorov -Smirnov para una muestra

                                                                         Problemas de      Conducta       Retraimiento
Matemáticas 1ª                                                           Aprendizaje 1ª   Antisocial 1ª        1ª
Insuficiente            N                                                            5                5              5
                        Parámetros normalesa,b      Media                        26,40            8,20            8,60
                                                    Desviación típica
                                                                                 4,393          8,758           8,142

                        Diferencias más             Absoluta                       ,242           ,206            ,425
                        extremas                    Positiva                       ,242           ,199            ,425
                                                    Negativa                      -,158          -,206           -,246
                       Z de Kolmogorov-Smirnov                                     ,541           ,460            ,951
                       Sig. asintót. (bilateral)                                   ,932           ,984            ,326
En vías de adquisición N                                                              4              4               4
                       Parámetros normalesa,b    Media                           21,00          11,25             6,25
                                                 Desviación típica
                                                                                 9,899         17,443           6,500

                        Diferencias más             Absoluta                       ,290           ,346            ,441
                        extremas                    Positiva                       ,290           ,346            ,441
                                                    Negativa                      -,182          -,259           -,309
                        Z de Kolmogorov-Smirnov                                    ,580           ,693            ,883
                        Sig. asintót. (bilateral)                                  ,889           ,724            ,417
Adquirido               N                                                            16             16              16
                        Parámetros normalesa,b    Media                          17,38            8,19            4,63
                                                  Desviación típica
                                                                                 9,394          8,424           5,136

                        Diferencias más             Absoluta                      ,246            ,253            ,346
                        extremas                    Positiva                      ,246            ,253            ,346
                                                    Negativa                     -,097           -,166           -,184
                        Z de Kolmogorov-Smirnov                                   ,983          1,012           1,384
                        Sig. asintót. (bilateral)                                 ,289            ,258            ,043
  a. La distribución de contraste es la Normal.
  b. Se han calculado a partir de los datos.




                 Como podemos observar, en Problemas de Aprendizaje y en
            Conducta Antisocial, en todos los niveles la significación es
            mayor que 0,05, por lo que se cumple el supuesto de normalidad;
            pero en Retraimiento , en el último nivel nos de 0,43 que es
            menor a 0,05, lo que supone que esta variable no cumple el
            supuesto de normalidad.
                 Por lo tanto, lo que vamos a hacer es realizar la prueba de
            Anova de un factor para las dos variables que cumplen la
            normalidad y la prueba de Kruskal-Wallis para aquella que no
            cumple la normalidad.

                 Empecemos por las dos primeras variables, la de Problemas
            de Aprendizaje y Conducta Antisocial.
     Lo primero que haremos será desegmentar el archivo. La
selección de caso la vamos a dejar durante todo el ejercicio.
Ahora plantearemos las hipótesis:
       Hipótesis nula: las varianzas son iguales.
       Hipótesis alternativa: las varianzas son diferentes.

   Ahora utilizaremos la prueba Anova de un factor, por lo que
iremos a “ANALIZAR – COMPARAR MEDIAS – ANOVA DE
UN FACTOR...” pediremos en “opciones” los Descriptivos y la
Prueba de homogeneidad de varianzas. Obtenemos el siguiente
cuadro:

                  Prueba de homogeneidad de v arianzas

                          Estadístico
                          de Levene           gl1             gl2             Sig.
 Problemas de
                                  ,915               2              22          ,415
 Aprendizaje 1ª
 Conducta Antisocial 1ª         2,221                2              22          ,132


   Si observamos la significación vemos que ambas son mayores
a 0,05, por lo que aceptamos la hipótesis nula que nos dice que las
varianzas son iguales.

      Como son independientes nos quedamos con el Anova.
                                               ANOVA

                                         Suma de                           Media
                                         cuadrados       gl              cuadrática    F       Sig.
 Problemas de           Inter-grupos       317,610              2          158,805     2,061     ,151
 Aprendizaje 1ª         Intra-grupos      1694,950             22           77,043
                        Total             2012,560             24
 Conducta Antisocial 1ª Inter-grupos        31,453              2           15,726      ,151     ,860
                        Intra-grupos      2283,988             22          103,818
                        Total             2315,440             24




      Vemos que las significaciones son mayores que 0,05, por lo
que
Apartado 4:

¿Existen diferencias debidas a la intervención (pretest, postest,
seguimiento) en Competencia Social con un nivel de
significación del 5%?.
Apartado 5:

¿Existen diferencias debidas a la intervención (pretest, ,postest,
seguimiento) en Inadaptación Escolar con un nivel de
significación del 5%?.

Apartado 6:

¿Existen diferencias debidas a la intervención (pretest, postest,
seguimiento) en Competencia Cognitiva, Actitudes para la
Resolución de Problemas y Retraimiento con un nivel de
significación del 5%?.

				
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posted:10/17/2012
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