Prueba T para muestras relacionadas o apareadas, usando SPSS y Jamovi

Estas pruebas sirven para calcular las diferencias en variables relacionadas o en la misma variable medida en un antes y después. Para distribuciones normales se usa la prueba T para muestras relacionadas y para distribuciones no normales la prueba de Wilcoxon

[@rosaiselafloresrodriguez6440]

Muy interesante!

[@chinchinchucupuquio]

Buen día, estimado. Tengo una consulta, que pasa cuando quiero evaluar 9 indicadores logísticos (el antes y el después de aplicar un modelo de gestión), considerar que el resultado de los indicadores es en porcentaje, pero estos se “dividen” por así decirlo en dos grupos muy marcados; 5 de ellos, mientras más se acercan a 0% demuestra que la aplicación del modelo es bueno y los otros 4, mientras más se acercan a 100% demuestra que el modelo es bueno; al juntar todos (los 9) en la prueba t de muestras relacionadas no existe relación, esto debido, al parecer!!, al rango de amplitud entre un indicador (eje: 4%) y otro indicador (eje: 90%). Cuando realizo la prueba t por separado, para cada grupo de indicadores, si existe una relación significativa menor a 0.05. La finalidad es demostrar la hipótesis de que la aplicación del modelo mejora los indicadores logísticos. Mi pregunta sería: ¿puedo hacer dos pruebas t por separado?