Hola a ver esta es una pregunta que viene en el manual de experimentales de Cede de la parte de estadísticas, y dice lo siguiente:
Pregunta 82, año 2004:
Cuando el objetivo de un investigador es comparar las diferencias de medias para dos muestras independientes que no cumplen los criterios de normalidad, la técnica a utilizar será:
1.analisis de regresión
2. pruebas no paramétricas
3. prueba de Levene
4. correlación de Pearson
5. prueba T
la opción que dan por buena es la de pruebas no parámetricas, pero se supone que la prueba T es muy robusta y no importa que algún supuesto se incumpla así que no sé me quedo un poco dudosa!
pregunta 82 del año 2004 (Estadísticas)
Moderador: Solebo
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sofialimon
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Re: pregunta 82 del año 2004 (Estadísticas)
Hola sofialimon
Yo tengo anotado que la prueba T asume en ambas poblaciones la distribución es normal de la poblacion contrastada, y que debe ser confirmado. No obstante, con tamaños muestrales grandes y aproximadamente iguales la violacion no tiene consecuencias.
imagino que como en el enunciado no te dice nada del tamaño muestral deberas inclinarte por las pruebas no parametricas.
Espero haberte ayudado un poquitín.

Yo tengo anotado que la prueba T asume en ambas poblaciones la distribución es normal de la poblacion contrastada, y que debe ser confirmado. No obstante, con tamaños muestrales grandes y aproximadamente iguales la violacion no tiene consecuencias.
imagino que como en el enunciado no te dice nada del tamaño muestral deberas inclinarte por las pruebas no parametricas.
Espero haberte ayudado un poquitín.
- carlotapir
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Re: pregunta 82 del año 2004 (Estadísticas)
Hola!!! una pregunta...¿cuando decis que los tamaños muestrales sean "aproximadamente iguales" se refiere a que la distribución sea simétrica?
GRACIAS!
GRACIAS!
- Asakamaya
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Re: pregunta 82 del año 2004 (Estadísticas)
Carlota, se refiere a que el nº de sujetos es aproximadamente el mismo en las dos muestras.
En la T de Student, la distribución de la variable que mides (la misma en las dos muestras) HA DE SER normal, o asumir que lo es porque tienes una muestra muy grande. El caso es que la "normalidad" de la distribución o la sabes a ciencia cierta o al menos la crees ver
, pero está ahí seguro. Y por lo tanto, si hablamos de una distribución normal, por supuesto que es simétrica 
En la T de Student, la distribución de la variable que mides (la misma en las dos muestras) HA DE SER normal, o asumir que lo es porque tienes una muestra muy grande. El caso es que la "normalidad" de la distribución o la sabes a ciencia cierta o al menos la crees ver