Me gustaría comparar el rendimiento de la papa entre dos variedades. Estas variedades plantadas una junto a la otra en el campo. De cada variedad, se cosecharon 12 muestras de rendimiento.
Me pregunto si debo usar la prueba t pareada o la prueba t de 2 muestras para el análisis de datos.
Prueba t pareada: el grado de libertad (df) sería n-1 (12-1).
Dos pruebas t de prueba: el grado de libertad (df) sería 2n-2 (24-2).
Analicé los datos utilizando ambas pruebas:
La prueba t pareada mostró que las dos variedades no fueron estadísticamente diferentes; Probabilidad> ItI 0.1208
Dos muestras de prueba t: demostraron que las variedades eran estadísticamente significativas; Probabilidad> ItI 0.0265
Esto muestra que la prueba t de 2 muestras es estadísticamente más potente.
Entiendo que dado que dos pruebas t de muestra tienen un mayor grado de libertad, el valor p correspondiente sería menor.
¿Puede alguien proporcionar información detallada sobre estas dos pruebas y cuál debo elegir?
La elección de la prueba no tiene nada que ver con los grados de libertad o la decisión del análisis. Sólo depende de cómo se ejecutó el experimento. ¿Cómo se recogieron las 12 muestras de cada variedad? ¿Cómo podría justificar el emparejamiento de una muestra de Variedad = A con una muestra de Variedad = B? El par de muestras tendría que haber existido en la misma estructura de bloqueo. Cada par debe existir en una estructura de bloqueo diferente de todos los otros pares.
Por ejemplo, quiero probar una nueva suela para zapatos. Le doy un par de zapatos a 50 personas. Cada persona recibe un zapato con la suela vieja y uno con una suela nueva. El emparejamiento es por persona porque cada sujeto representa una estructura de bloqueo. Por otro lado, si le di un par de zapatos con suelas nuevas a 25 personas y un par de zapatos con la suela vieja a otras 25 personas, no hay un par inherente o justificable.
El diseño del experimento determina la prueba apropiada para usar.
