Mejor respuesta
La prueba t de una muestra es un procedimiento estadístico en el que deseaba probar que donde la media de su población es diferente a un valor constante (número fijo). Por ejemplo, una escuela quiere probar que la media promedio de GPA para estudiantes de posgrado es 3.0. Utilizarán una prueba t de muestra y pueden obtener el resultado.
La prueba t de dos muestras también es un procedimiento estadístico en el que está interesado en probar si estas dos poblaciones tienen la misma media o una media diferente. En el mismo ejemplo, si la escuela está interesada en evaluar ese promedio de GPA para las especialidades de ciencias y artes es el mismo. Entonces habrían usado la prueba t de dos muestras.
Respuesta
La prueba T proporciona información sobre si la diferencia entre las medias de dos grupos se debe al azar o es confiable (es decir, se volvería a encontrar en otra medición de la misma población). A diferencia de una estadística descriptiva , que describe la muestra que se mide, la prueba t es una estadística inferencial , que describe la muestra que se está midiendo y proporciona una generalización para toda la población de la que se tomó la muestra.
En En mi trabajo, generalmente uso la prueba t cuando estoy evaluando los resultados de una prueba A / B, es decir, a un grupo de usuarios se le presenta una variación de una característica del producto y a otro grupo de tamaño similar de la misma población presentado con el «control» (la característica existente del producto). La razón por la que la prueba t es útil en este escenario es que me da una idea de si la diferencia entre el comportamiento de los dos grupos (medido por el promedio de alguna métrica; generalmente ingresos o retención) se debe al azar o se puede depender de que suceda de manera constante. En resumen, utilizo la prueba t para responder la pregunta ¿Es posible que entre estos dos grupos sea el mismo en una nueva muestra de la misma población? «
Los resultados de una prueba t se evalúan mediante la relación de la diferencia entre los grupos y la diferencia dentro de los grupos. Esta proporción se conoce como valor t ; el valor t tiene un valor p correspondiente, que representa la probabilidad de que lo observado pueda producirse mediante datos aleatorios. Cuanto menor sea el valor p, más seguros podemos estar de que la diferencia no se produce por casualidad y, de hecho, es una diferencia confiable entre las medias de los dos grupos. En la investigación, un valor p de .05 o menos generalmente se considera confiable (estadísticamente significativo), pero en un entorno más empresarial, puede decidir que un valor p más alto es aceptable. Los valores p corresponden a los valores t basados en el tamaño de las muestras; cuanto mayor es el tamaño de la muestra (más grados de libertad), menor es el valor p para el mismo valor t (relación de diferencias).
Preguntó acerca de las alternativas a la prueba t, y hay algunos, pero primero creo que debería identificar algunas variaciones de la prueba t, en caso de que pensara que la prueba t solo es útil en el escenario que describí anteriormente. Cuando una prueba t mide la confiabilidad de la diferencia entre dos muestras, como se describe anteriormente, se denomina prueba t de muestras independientes . Cuando la prueba t mide la confiabilidad de la diferencia entre una muestra en dos ocasiones diferentes, se denomina prueba t de Paired-Sample (por lo que si midió un grupo de usuarios una vez , luego volviera a medir ese mismo grupo una semana después, estaría realizando una prueba t de muestras pareadas). Y cuando la prueba t mida la diferencia entre una muestra y una media hipotética o media poblacional conocida (como si mediéramos la ingresos diarios medios de una muestra de usuarios en comparación con lo que sabemos que son los ingresos diarios medios de todo nuestro servicio), se denomina One-Sample t- prueba.
En cuanto a las alternativas a la prueba t, la más popular es la prueba Mann-Whitney U , que es una hipótesis no paramétrica prueba que es buena para usar cuando las distribuciones de la muestra y la población no son normales (un requisito suave para la prueba t).