¿Cuántos grupos o variables estás comparando? Aprende la regla de oro para decidir entre t de Student, Mann-Whitney, ANOVA o Kruskal-Wallis sin confusiones.
¿Cuántos grupos o variables estoy mirando?
Define si usas una prueba simple o compleja al comparar muestras en tu investigación.
t de Student (si es numérica paramétrica) o U de Mann-Whitney (si no es paramétrica).
ANOVA (si es paramétrica) o su equivalente Kruskal-Wallis (no paramétrica).
Uno de los mayores dolores de cabeza para los tesistas de grado y posgrado al redactar el marco metodológico es elegir la prueba estadística adecuada. Muchos tribunales rechazan tesis simplemente porque el tesista aplicó una prueba para dos grupos teniendo tres, o utilizó estadística paramétrica sin verificar normalidad.
La Pregunta Clave: ¿Cuántos Grupos Tienes?
Una vez definido tu objetivo de investigación (comparar, correlacionar o predecir), debes responder: ¿Cuántos grupos o momentos temporales estoy comparando?
- Si comparas exactamente dos grupos: Te encuentras ante una prueba simple. Si tu variable dependiente es cuantitativa continua y cumple supuestos de normalidad y homocedasticidad, tu elección es la t de Student. Si los datos son ordinales o no cumplen normalidad, aplicas la U de Mann-Whitney.
- Si comparas más de dos grupos (tres o más): Estás ante una prueba compleja. No puedes hacer múltiples pruebas t porque acumularías error de tipo I. Debes aplicar un Análisis de Varianza (ANOVA) de un factor, o su alternativa no paramétrica, la prueba de Kruskal-Wallis.
