ABSTRACT
La prueba t-Student se fundamenta en dos premisas; la primera: en la distribución de normalidad, y la segunda: en que las muestras sean independientes. Permite comparar muestras, N ≤ 30 y/o establece la diferencia entre las medias de las muestras. El análisis matemático y estadístico de la prueba con frecuencia se minimiza para N > 30, utilizando pruebas no paramétricas, cuando la prueba tiene suficiente poder estadístico.
Student's t test is based on two premises; first: normality of distribution and second: the independence of the samples. This allows comparing samples N ≤ 30 and/or establishes the differences between the means of the two samples. The mathematical and statistical analysis of the test is frequently minimalized N > 30, using non parametric tests, when the test has enough statistical power.
ABSTRACT
The purpose of the present study is to show the methodological and statistical steps that biomedical researcher's mistake in order to avoid a misleading interpretation of common statistic indicators that are necessary to establish facts, and consequently, avoid mistaken theoretical conclusions based on empirically wrong misconstruction of facts when comparing two independent populations. The possible causes of this type or estimation are emphasized, and the adequate steps to be taken to avoid such causes are proposed.
El objeto del presente trabajo es mostrar los pasos metodológicos y estadísticos que los investigadores biomédicos deben realizar para evitar una mala estimación de estadígrafos que son necesarios para establecer hechos y, con ello, evitar inferencias teóricas erradas a partir de hechos empíricamente mal construidos cuando se comparan dos poblaciones. Se enfatiza en las causas posibles de este tipo de estimación y se proponen los pasos adecuados para evitar dichas causas.