Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: fuerza de amortiguación
64 probetas independientes: 32 de cada material de amortiguación.
Descargar los datos de ejemplo (CSV, columnas en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. Importa el CSV para seguir los pasos, o utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente las entradas.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Basic Statistics y elige Means: Two-Sample (t). Crea un análisis, ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Importar los datos de ejemplo
Descarga el CSV anterior e impórtalo en la hoja de trabajo. Elige Comma como delimitador, Dot como separador decimal y First row contains column names.
3. Asignar las columnas de entrada
En Inputs, elige Two sample (independent) en Test type. Asigna sample_1 a Sample 1 y sample_2 a Sample 2. Estas columnas contienen Foam A y Foam B, respectivamente. Las probetas son independientes; compartir una fila de la hoja de trabajo no forma un par. Las celdas vacías fuera de cada muestra de 32 probetas son intencionadas, no lecturas faltantes de pares.
4. Configurar el contraste y los gráficos
Introduce 0.05 en Significance level (α) y elige Two-sided (≠) en Alternative hypothesis. Deja Assume equal variances sin marcar. Elige Integer — validation dataset convention en Degrees of freedom para reproducir este resultado de Welch. Esta opción redondea 56.3241 hacia abajo a 56. Abre Additional comparisons y deja Include Mann–Whitney U test sin marcar.
Abre Plot options. Establece Histogram binning en Automatic y Histogram scale en Frequency. Deja Show normal curve sin marcar y marca Show confidence interval for mean difference.
5. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
6. Interpretar los resultados
Identificar las muestras independientes
Cada material tiene 32 probetas distintas. La muestra 1 es Foam A y la muestra 2 es Foam B. Se comparan sus medias poblacionales de fuerza de compresión mediante la prueba de Welch.
Leer la diferencia y el intervalo
La media de Foam A menos Foam B es 5.625 N. El intervalo del 95% es −0.901–12.151 N e incluye el cero; p = 0.08975. Al nivel del 5%, el estudio no demuestra una diferencia. Tampoco demuestra equivalencia. Este ejemplo utiliza 56 grados de libertad enteros.
Gráfico en inglés: intervalo de confianza para la diferencia Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Comparar las formas de las muestras
Las cajas muestran la mitad central de cada muestra, con la mediana dentro. Los bigotes y los valores señalados por los umbrales describen las observaciones, no límites de aceptación. Foam B tiene una desviación estándar muestral mayor: aproximadamente 14.96 N, frente a 10.77 N para Foam A.
Gráfico en inglés: diagramas de caja de las muestras Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Leer el histograma
Las alturas de las barras cuentan mediciones en intervalos de valores. Compara la forma y la dispersión sin tratar las barras como límites de confianza. La independencia procede de utilizar probetas distintas, no de este gráfico.
Gráfico en inglés: histograma de las muestras Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Decidir qué respalda el resultado
Compara el intervalo completo de la diferencia con la mejora necesaria para decidir sobre la amortiguación. Puede ser útil obtener más datos si el intervalo es demasiado amplio; un valor p superior a 0.05 no demuestra un desempeño igual.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Contraste t de dos muestras
La diferencia de medias es la muestra 1 menos la muestra 2; el error estándar mide su incertidumbre. El estadístico t es la diferencia dividida entre el error estándar. Los grados de libertad, α, la hipótesis alternativa, el método y el nivel de confianza documentan la inferencia. Los límites inferior y superior del IC delimitan la diferencia de medias poblacionales. La convención de grados de libertad registra el uso de grados de libertad enteros de Welch. Los grados de libertad de Welch sin redondear son 56.3241; se utilizan 56. Este ajuste afecta a los valores p y a la amplitud del intervalo.
| Estadístico | Valor |
|---|---|
| Estadístico t | 1.72662 |
| Grados de libertad | 56 |
| Convención de grados de libertad | Entero — convención del conjunto de datos de validación |
| Grados de libertad de Welch sin redondear | 56.3241 |
| Grados de libertad utilizados | 56 |
| Valor p | 0.0897498 |
| Diferencia de medias | 5.625 |
| Error estándar | 3.25782 |
| α | 0.05 |
| Hipótesis alternativa | two-sided |
| Método | Prueba t de Welch |
| Nivel de confianza (%) | 95 |
| Límite inferior del intervalo de confianza | -0.90119 |
| Límite superior del intervalo de confianza | 12.1512 |
- No rechazar H₀ (μ₁ − μ₂ = 0) con α=0.05 (p=0.0897)
- H₀: μ₁ − μ₂ = 0
- H₁: μ₁ − μ₂ ≠ 0
Resúmenes muestrales
n cuenta las lecturas; la media, la mediana, el mínimo, el máximo y el rango describen cada muestra. La desviación estándar es la dispersión muestral, el error estándar es la incertidumbre de su media y el rango intercuartílico describe la dispersión de la mitad central. Cada material tiene 32 probetas independientes.
| Muestra | n | Media | Desviación estándar | Error estándar | Mediana | Mínimo | Máximo | Rango | Rango intercuartílico (IQR) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Muestra 1 | 32 | 184.925 | 10.766 | 1.90318 | 185.15 | 168.4 | 209.2 | 40.8 | 16.9 |
| Muestra 2 | 32 | 179.3 | 14.9573 | 2.6441 | 178.2 | 145.7 | 211.7 | 66 | 20.9 |
Coordenadas de los diagramas de caja
Q1 y Q3 delimitan la mitad central, con la mediana entre ambos. IQR es Q3 menos Q1. Los umbrales inferior y superior utilizan 1.5 × IQR; los bigotes terminan en las observaciones extremas dentro de esos umbrales. Estas coordenadas no son límites de aceptación.
| Muestra | Q1 | Mediana | Q3 | Rango intercuartílico (IQR) | Umbral inferior para valores atípicos | Umbral superior para valores atípicos | Bigote inferior | Bigote superior |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Muestra 1 | 175.85 | 185.15 | 192.75 | 16.9 | 150.5 | 218.1 | 168.4 | 209.2 |
| Muestra 2 | 170.275 | 178.2 | 191.175 | 20.9 | 138.925 | 222.525 | 145.7 | 211.7 |
Valores señalados por los diagramas de caja
Cada fila identificaría una muestra, una fila de la hoja de trabajo y un valor más allá de un umbral. Esta tabla vacía significa que ninguna muestra tiene valores señalados por esos umbrales. Un valor señalado requeriría investigación, no su eliminación automática.
| Muestra | Fila de la hoja de trabajo | Valor |
|---|
No se devolvieron filas para esta sección.
7. Crear un informe
Conserva Two-sample t-test y Sample summaries completos, las coordenadas y los valores señalados de los diagramas de caja, el intervalo de la diferencia, los diagramas de caja y el histograma. Indica que la diferencia es la muestra 1 menos la muestra 2 y conserva la convención de grados de libertad enteros de Welch.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.