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- Empezaremos cubriendo las pruebas de signos binomiales en psicología.
- Luego exploraremos los supuestos de la prueba de signos binomial.
- A continuación, exploraremos algunos ejemplos de pruebas de signo binomial para aprender cómo se puede calcular el estadístico. Aquí se proporcionará la tabla de significación de la prueba del signo binomial para que puedas comprender su aspecto y cómo puede interpretarse.
- Por último, aprenderemos las ventajas e inconvenientes de utilizar la prueba.
Psicología de la prueba binomial de signos
Al analizar tu conjunto de datos, debes saber qué prueba vas a utilizar en función de lo que te digan inicialmente los datos; esto también tiene en cuenta cómo se distribuye tu información. Así podrás declarar con seguridad si tus resultados son significativos o no.
La prueba binomial de signos también se conoce como prueba de signos, una prueba estadística utilizada para comprobar la probabilidad de dos resultados.
Por ejemplo, la prueba binomial de signos puede identificar la probabilidad de éxito o fracaso de las personas en intervenciones dietéticas planificadas.
Esta prueba es una prueba no paramétrica en la que no es necesario que los datos recogidos de los dos grupos se distribuyan normalmente.
Supuestos de la prueba binomial de signos
Los supuestos de la prueba binomial de signos son los siguientes:
Debe utilizarse cuando se comprueba una diferencia entre valores.
La prueba estática compara datos nominales.
El experimento debe utilizar un diseño relacionado (medidas repetidas o diseño de pares emparejados)
Esta prueba se basa en comparaciones, que pueden ser de participantes iguales o diferentes, siempre que sea aceptable compararlas, como las investigaciones que utilizan un diseño de pares emparejados.
Datos no normales: los datos de los participantes no deben estar distribuidos por igual.
Debe utilizarse la prueba paramétrica equivalente si los puntos de datos se distribuyen normalmente.
La prueba binomial de signos y las hipótesis
La prueba binomial de signos es útil porque identifica qué hipótesis debe aceptarse al realizar análisis sobre datos no distribuidos normalmente. Este proceso se conoce como prueba de hipótesis.
Si se obtienen resultados significativos, se puede aceptar la hipótesis alternativa y rechazar la hipótesis nula.
Si el análisis revela resultados no significativos, debe rechazarse la hipótesis alternativa y aceptarse la hipótesis nula.
La hipótesis nula es cuando un investigador propone que no habrá diferencias antes y después de la intervención.
La hipótesis alternativa es cuando un investigador predice que espera observar una diferencia antes y después de la intervención.
Ejemplo de prueba binomial de signos
El ejemplo de prueba binomial de signos pone de manifiesto cómo puede calcularse la prueba binomial de signos.
Los investigadores propusieron y diseñaron un experimento para comprobar la siguiente hipótesis de dos colas: habrá una diferencia en el peso de los participantes antes y después del programa de dieta adaptada.
El primer paso consiste en identificar si los valores/puntuaciones aumentaron o disminuyeron tras la intervención.
| Peso antes de la intervención | Peso después de la intervención | Diferencia | |
| Participante 1 | 65 | 68 | + |
| Participante 2 | 72 | 70 | - |
| Participante 3 | 83 | 82 | - |
| Participante 4 | 72 | 68 | - |
| Participante 5 | 81 | 77 | - |
| Participante 6 | 69 | 67 | - |
| Participante 7 | 73 | 69 | - |
| Participante 8 | 70 | 73 | + |
| Participante 9 | 75 | 70 | - |
| Participante 10 | 72 | 72 | 0 |
No es necesario que calcules la diferencia entre el grupo; basta con que asignes correctamente un signo + o -. El signo indica si las puntuaciones aumentaron o disminuyeron después de la intervención.
La varianza de la distribución binomial
El segundo paso consiste en calcular el número de participantes que ganaron peso (+) y los que lo perdieron (-). Durante este paso se deben ignorar los que no mostraron ninguna diferencia (0).
En este escenario de investigaciónDos participantes ganaron peso (+)
Siete participantes perdieron peso (-)
Un participante no presentó ninguna diferencia de peso (0). En adelante, este participante ya no se incluirá en el análisis.
En el tercer paso, hay que calcular el valor S e identificar también N.
El valor S es el signo menos frecuente cuando se calcula la diferencia (signo) antes y después de la intervención, y N es el número de participantes incluidos en el análisis.
En este escenario de investigación
- El signo positivo es el menos frecuente, ya que hay dos. Por lo tanto, el valor de S es dos.
- S = 2
- Había nueve participantes, porque siete pesaban menos después de la intervención y dos tenían un aumento de peso. El único participante que no mostró diferencias no se incluyó en el análisis; por tanto, no se sumó al calcular el valor N.
- N = 9
Prueba de hipótesis para la proporción utilizando la distribución binomial
En la etapa final del cálculo de la prueba de signos binomial, el valor S debe compararse con el valor crítico.
El valor crítico es un valor estadístico utilizado para determinar si una hipótesis debe aceptarse o rechazarse.
Debes consultar la tabla de significación de una prueba binomial de signospara hallar el valor crítico. El nivel de significación y el número de participantes probados en el análisis determinan el valor crítico. Si miras una tabla de valores críticos de una prueba binomial de signos, verás que N puede compararse con 0,05 o 0,01. Este valor es el valor de significación.
El valor de significación(p) es la probabilidad de que el valor crítico se deba a un error/casualidad.
Un valor de significación de 0,05 significa una probabilidad del 5% de que los resultados se deban al azar. Por otra parte, un valor p de 0,01 representa una probabilidad del 1% de que los resultados se deban al azar.
Cuando te pidan que calcules una prueba de signos binomial en tu examen, te darán el nivel de significación.
La finalidad de los análisis estadísticos es identificar si los cálculos son significativos. Si los resultados son significativos, se puede aceptar la hipótesis alternativa.
En la prueba binomial de signos, para que el valor S sea significativo, debe ser igual o menor que el valor crítico.
En esta hipótesis de investigación
S = 2
N = 9
p = .05
El valor crítico es 1
En este ejemplo, el valor S (2) es superior al valor crítico (1). Por tanto, la diferencia entre los participantes antes y después de la intervención no es significativa. S (2) > Valor crítico (1). El investigador rechazará la hipótesis alternativa y aceptará la hipótesis nula.
La hipótesis nula en esta hipótesis de investigación es que no habrá diferencia significativa entre el peso de los participantes antes y después de la intervención dietética. El investigador puede afirmar con un 95% de certeza que los resultados no son significativos.
El 95% de certeza se obtiene calculando la probabilidad a partir de los resultados de significación de 0,05 indicados.
¿Cómo se hace la Prueba de Signos en Psicología?
Recapitulando de forma sencilla, los pasos de la prueba de signos son los siguientes:
- Calcula y asigna si hay una diferencia mayor (+) o menor (-) de valores en las dos condiciones. Identifica cuántos hay para cada + y -, pero ignora los participantes que no mostraron ninguna diferencia.
- Calcula S (tamaño de la menor frecuencia) e identifica N (cuántos participantes, sin incluir los que no mostraron diferencias).
- Por último, compara el valor de S con el valor crítico.
Tabla de significación de la prueba binomial de signos
La tabla muestra una tabla de significación de la prueba de signos binomial.
Para hallar el valor crítico, tienes que buscar el número correspondiente al número de participantes utilizados en el análisis (N) frente al valor de significación (p) calculado en el análisis.
| N | .05 | .01 |
| 5 | 0 | - |
| 6 | 0 | 0 |
| 7 | 0 | 0 |
| 8 | 1 | 0 |
| 9 | 1 | 1 |
| 10 | 1 | 1 |
| 11 | 2 | 1 |
| 12 | 2 | 2 |
| 13 | 3 | 2 |
| 14 | 3 | 2 |
Si se te pide que calcules la prueba binomial de signos, se te dará la tabla de significación de la prueba binomial de signos.
La prueba binomial de signos en Psicología: Ventajas e inconvenientes
Las ventajas de la prueba de signos binomial son:
Cuando los investigadores recogen datos, no siempre es posible recoger datos de una muestra distribuida normalmente.
Los investigadores pueden calcular estadísticamente si debe aceptarse la hipótesis nula o la alternativa.
Sin embargo, la desventaja de esta prueba es:
- La prueba de signos es no paramétrica. Las pruebas no paramétricas son menos potentes que sus alternativas paramétricas porque las pruebas no paramétricas utilizan menos información en sus cálculos, como la información distribucional, lo que las hace menos sensibles.
Prueba del signo binomial - Puntos clave
- La prueba binomial de signos es una prueba estadística utilizada para comprobar la probabilidad de que ocurra un suceso.
- La prueba binomial de signos es una forma de prueba no paramétrica. Puede utilizarse cuando se prueba una diferencia entre valores y utiliza un diseño relacionado (medidas repetidas o diseño de pares emparejados). Convierte los valores en datos nominales.
- Para calcular la prueba binomial de signos se necesita una tabla de significación;
- Esta tabla identifica si el valor S calculado es significativo comparándolo con un valor crítico.
- El número de participantes utilizados en el análisis (N) y el valor de significación (p) calculado durante el análisis determinan el valor crítico.
- Una ventaja de la prueba binomial de signos es que permite a los investigadores determinar qué hipótesis debe aceptarse cuando los datos tienen una distribución no normal.
- Una desventaja de la prueba binomial de signos es que se considera menos potente que su alternativa paramétrica.
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Preguntas frecuentes sobre Prueba de signo binomial
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