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A partir de la ecuación 3.12, nótese que al mejorar la precisión, es decir, al hacerse 

más pequeña s, el valor calculado de t se hace mayor. Por tanto, hay mayor probabilidad de 

que el valor tabulado de t sea menor que éste. Es decir, al mejorar la precisión es más fácil 

distinguir diferencias no aleatorias. Si se observa de nuevo la ecuación 3.12, esto significa 

que al disminuir s debe reducir la diferencia entre los dos métodos

  (x    )  para que la 

diferencia se adjudique sólo a error aleatorio. Lo que esto significa es que comparando con-

juntos muy grandes de muestras, con una s más pequeña, casi siempre conducirá a una di-

ferencia estadísticamente significativa, aunque un resultado de esta naturaleza no necesaria-

mente es importante debido al gran número de muestras que describen mejor la población.

2. Comparación de las medias de dos muestras.  Cuando se aplica la prueba t a 

dos conjuntos de datos, en la ecuación 3.12 se reemplaza 

 por la media del segundo con-

junto. El valor recíproco de la desviación estándar de la media (

N

 /s) se reemplaza por la 

de las diferencias entre las dos, la cual es (y esto puede demostrarse fácilmente):



N

1

N

2



N

1

 

N

2

s

p

donde s

p

 es la desviación estándar combinada de las mediciones individuales de dos con-

juntos:

 

t  

x

1

 

x

2



s

p

 



N

1

N

2



N

1

 

N

2

 (3.13)

La desviación estándar combinada que se describe en seguida se usa algunas veces para 

obtener una estimación mejorada de la precisión de un método, y se usa para calcular la 

precisión de los dos conjuntos de datos en una prueba t pareada. Es decir, más que confiar 

en un solo conjunto de datos para describir la precisión de un método, en ocasiones es 

preferible realizar varios conjuntos de análisis, por ejemplo en días diferentes o con distin-

tas muestras, con composiciones ligeramente variadas. Si el error indeterminado (aleatorio) 

se supone igual para cada conjunto, entonces los datos de los conjuntos diferentes se pueden 

combinar. Esto da una estimación más confiable de la precisión de un método que la que 

se obtiene de un solo conjunto. La desviación estándar combinada s

p

 está dada por

  

(3.14)

donde

 x

1

x

2

, . . . , x

k

 son las medias de cada k conjuntos de análisis, y x

i1

x

i2

,

 . . . , x

ik

 son 

los valores individuales en cada conjunto. N es el número total de mediciones y es igual 

a (N

1

 

N

2

 

      N

k

). Si se realizan cinco conjuntos de 20 análisis cada uno, 

 5 y 

N 

 100. (El número de muestras en cada conjunto no necesita ser igual.) N  k corres-

ponde a los grados de libertad obtenidos a partir de (N

1

 

 1)  (N

2

 

 1)  

      (N

k

 

 1); para cada subconjunto se pierde un grado de libertad. Esta ecuación representa una 

combinación de las ecuaciones para desviaciones estándar de cada conjunto de datos.

que los valores calculados, de modo que hay un error determinado en el nuevo procedi-

miento; es decir, hay una probabilidad de 95% de que la diferencia entre el valor de refe-

rencia y el valor medido no se deba al azar.

La prueba F no se puede aplicar 

a las varianzas de los dos méto-

dos en lugar de suponer que son 

estadísticamente iguales antes 

de aplicar la prueba t.

s

p

(x

i1

x

1

)

(x

2

x

2

)

2

(x

ik

x

k

)

2

N

k

3.13  PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA. ¿HAY DIFERENCIA?

 

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