ESTADÍSTICA APLICADA. Tema 3: Contrastes de hipótesis
|
|
- Lucía Castillo Bustos
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 ESTADÍSTICA APLICADA Grado en Nutrición Humana y Dietética Tema 3: Contrastes de hipótesis Qué es un contraste de hipótesis? Elementos de un contraste: hipótesis, tipos de error, nivel de significación, región crítica. Contrastes para la media de una población normal. El p-valor. Comparación de dos medias: muestras independientes y datos emparejados (sólo se tratará el caso de varianzas iguales). Contrastes para una proporción. Comparación de dos proporciones. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 1
2 Qué es un contraste de hipótesis? Una hipótesis es una afirmación que se hace sobre la población. La hipótesis es paramétrica si se refiere a los valores que toma alguno de los parámetros poblacionales. Un contraste de hipótesis es una técnica estadística para juzgar si los datos muestrales aportan evidencia o no para confirmar una hipótesis sobre una población. En este tema nos centraremos en los contrastes de hipótesis paramétricas: confirmar o refutar una afirmación acerca de uno o varios parámetros de la distribución de una o varias variables aleatorias. Por ejemplo: la media es no negativa (µ 0); la proporción de personas con obesidad es un 40 % (p = 0, 40); la media de una población es mayor o igual a la de otra (µ 1 µ 2 ); etc. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 2
3 Planteamiento de un contraste Paso 1. Plantear el contraste: Se establece una hipótesis básica, que llamaremos hipótesis nula y denotaremos H 0, y frente a ella otra hipótesis H 1, o hipótesis alternativa. Paso 2. Fijar una regla de decisión para aceptar o rechazar H 0 : Se realiza un experimento aleatorio, S, para el que se sabe que si H 0 es cierta, la probabilidad de que ocurra es pequeña. Paso 3. Tomar la decisión: Si al realizar el experimento ocurre S, se rechaza H 0. Si por el contrario no ocurre S, se acepta H 0. Nota importante: Los contrastes de hipótesis que estudiaremos tienden a ser muy conservadores con H 0. Sólo rechazaremos H 0 cuando haya una fuerte evidencia (muestral) en contra suya. En este sentido, se asemejan a un juicio en el que el acusado se considera inocente a no ser que se demuestre lo contrario. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 3
4 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Los refrescos de cola light utilizan edulcorantes artificiales que pueden perder su efecto con el tiempo. En un experimento se pidió a varias personas que probaran refrescos dietéticos y calificaran su grado de sabor dulce en una escala de 1 a 10. Tras almacenar las bebidas durante un mes a alta temperatura (para imitar el efecto de 4 meses de almacenamiento a temperatura ambiente) las mismas personas probaron de nuevo los refrescos y calificaron de nuevo su grado de sabor dulce. En la siguiente tabla aparecen las diferencias en las puntuaciones (a mayor diferencia, mayor caída del sabor): 2, 0.4, 0.7, 2, 0.4, 2.2, 1.3, 1.2, 1.1, 2.3 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 4
5 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): La mayoría de los datos son positivos. Es decir, la mayoría de las personas apreciaron pérdida en el nivel de sabor. Pero las diferencias no son muy grandes (e incluso dos personas apreciaron un incremento). La pregunta que trata de responder un contraste de hipótesis es: Proporcionan estos datos evidencia de que el nivel medio de sabor decrece? La media estimada a partir de los datos es x = Refleja esta estimación un auténtico descenso en el nivel medio de sabor? Se debe el resultado a razones puramente aleatorias? Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 5
6 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Paso 1. Plantear el contraste. Llamamos X al cambio experimentado en la puntuación del refresco (es decir, 1 a calificación - 2 a calificación) y µ = E(X ) al descenso medio (desconocido) del grado de sabor de los refrescos. Como queremos confirmar si el grado medio realmente desciende (es decir, si µ > 0), queremos contrastar H 0 : µ 0 frente a H 1 : µ > 0. Si rechazamos H 0, esto significará que los datos muestran una fuerte evidencia en contra de H 0. Es decir, necesitamos pruebas estadísticas para declarar al acusado culpable. Nota importante: La hipótesis para la que se desea encontrar evidencia estadística es la hipótesis alternativa, H 1. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 6
7 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Paso 2. Fijar una regla de decisión. El razonamiento básico para hacer este contraste es: Supongamos que H 0 es cierta, es decir, µ 0. Es el resultado obtenido a partir de los datos ( x = 1.02) extraño o poco frecuente bajo esta hipótesis? Si esto es así, los datos aportan evidencia contra H 0 y a favor de H 1. Para llevar a cabo el análisis anterior tenemos que estudiar qué valores son los que cabe esperar que tome la media muestral X cuando H 0 es cierta. Simplificación: Para simplificar suponemos de momento que la población es normal y que la varianza es conocida y vale σ 2 = 1. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 7
8 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Supongamos que H 0 es cierta y que µ vale 0 (toma el valor en el que más difícil es distinguir entre H 0 y H 1 ). Entonces sabemos (tema 2) que X µ σ/ N(0, 1). n Para juzgar si el valor observado en la muestra x = 1.02 es compatible con µ = 0 calculamos t = / 10 = y comparamos con la distribución normal estándar, N(0, 1). Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 8
9 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Paso 3. Tomar la decisión. Mirando las tablas de la normal: P(Z > ) < 0.001, es decir, si µ = 0, en menos de 1 de cada 1000 muestras se obtendría un valor de t superior a Por tanto, es un valor improbable para una distribución N(0, 1). Concluimos que los datos proporcionan bastante evidencia en contra de H 0 y a favor de H 1. N 0, ,2255 Qué significa bastante evidencia? Depende de lo seguros que queramos estar a la hora de rechazar o no la hipótesis nula. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 9
10 Tipos de error Podemos cometer 2 tipos de errores: Rechazar H 0 Rechazar H 1 H 0 cierta Error de tipo I Decisión correcta H 1 cierta Decisión correcta Error de tipo II Error de tipo I: Rechazar H 0 cuando H 0 es cierta. Error de tipo II: Aceptar H 0 cuando H 0 es falsa. De los dos errores sólo podemos controlar uno: se elige el error de tipo I. Por ello, se deben definir las hipótesis de forma que el error de tipo I sea el más grave (equivalentemente, H 1 debe ser la hipótesis para la que buscamos mucha evidencia muestral antes de aceptarla). Se llama nivel de significación α de un contraste a la máxima probabilidad de cometer un error de tipo I cuando se realiza ese contraste. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 10
11 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Vamos a rechazar H 0 : µ 0 siempre que la discrepancia entre x y µ = 0 sea suficientemente grande, mayor que un valor crítico c: t = x 0 1/ 10 > c. Para determinar c fijamos el nivel de significación α. Los valores α = 0.01 o α = 0.05 son los más habituales. { } x 0 α = P H0 {Rechazar H 0 } = P H0 1/ 10 > c = P {Z > c}. Por lo tanto c = z α. N 0, A R 4 2 zα 2 4 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 11
12 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Rechazamos H 0 : µ 0 a nivel de significación α si el valor t observado está en la región de rechazo o región crítica: { } x 0 R = 1/ 10 > z α. Para los datos del ejemplo recordemos que x 0 1/ 10 = Para hacer el contraste a nivel α = 0.05, buscamos en las tablas z 0.05 = Como > 1.64, estamos en la región crítica y rechazamos la hipótesis nula µ 0 a nivel α = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 12
13 Posibles resultados R Región crítica o de rechazo (x 1,,x n) Decisión Rechazo H0 Test (x 1,,x n) Región de aceptación A Acepto H 0 Para la mayoría de los contrastes la región crítica es de la forma: { } Distancia entre datos y H0 R = > c (tablas). E.T. de la distancia Todos los contrastes que veremos se basan en las mismas ideas que hemos introducido hasta ahora. En lo que sigue vamos a ver ejemplos de aplicación de las fórmulas en distintas situaciones. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 13
14 Contrastes para la media de una población normal (varianza desconocida) Contrastes unilaterales: Hipótesis: H 0 : µ µ 0 frente a H 1 : µ > µ 0 Región crítica: { } x µ0 R = s/ n > t n 1,α. Hipótesis: H 0 : µ µ 0 frente a H 1 : µ < µ 0 Región crítica: { } x µ0 R = s/ n < t n 1,α. Contraste bilateral: Hipótesis: H 0 : µ = µ 0 frente a H 1 : µ µ 0 Región crítica: { } x µ0 R = s/ n > t n 1,α/2. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 14
15 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Queremos contrastar H 0 : µ 0 frente a H 1 : µ > 0 (es decir, contraste unilateral con µ 0 = 0) a nivel α = Suponemos ahora que σ no es conocida. La estimamos a partir de la muestra: 2, 0.4, 0.7, 2, 0.4, 2.2, 1.3, 1.2, 1.1, 2.3 Para ello usamos la cuasidesviación típica muestral: n i=1 s = (x i x) 2 = n 1 Calculamos el estadístico del contraste: t = x µ 0 s/ n = / 10 = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 15
16 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Como > t 9,0.05 = estamos en la región crítica y rechazamos H 0 a nivel α = t Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 16
17 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Cuál es la conclusión si fijamos α = 0.01? t Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 17
18 El p-valor de un contraste Crítica a la selección del nivel de significación α (a) El resultado del test puede depender mucho del valor de α elegido, que es arbitrario, siendo posible rechazar H 0 con α = 0.05 y aceptarlo con α = Α 0, Α 0, Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 18
19 Crítica a la selección del nivel de significación α (b) Dar sólo el resultado del test (aceptación o rechazo) no permite diferenciar el grado de evidencia que la muestra indica a favor o en contra de H N 0, ,75 3,09 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 19
20 A medida que el nivel de significación disminuye es más difícil rechazar la hipótesis nula (manteniendo los mismos datos). t 9 t Α 0, Α 0, Hay un valor α = p a partir del cual ya no podemos rechazar H 0. Es decir si α < p ya no se rechaza H 0. A p se le llama el p-valor del contraste. El p-valor indica el punto de división entre el rechazo y la aceptación: Si α < p-valor, no podemos rechazar H 0 a nivel α. Si α > p-valor, podemos rechazar H 0 a nivel α. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 20
21 Interpretación: El p-valor se interpreta como una medida de la evidencia estadística que los datos aportan a favor de la hipótesis alternativa H 1 (o en contra de H 0 ): cuando el p-valor es pequeño se considera que hay una fuerte evidencia a favor de H 1. Utilización: Es más informativo utilizar el p-valor que fijar un nivel de significación ya que proporciona una idea de hasta qué punto la información muestral soporta H 0. En general: Si p > 0.1, no hay evidencia para rechazar H 0. Si 0.01 < p < 0.1, el rechazo de H 0 dependerá de nuestro criterio y de las consecuencias que conlleve rechazar H 0. Si p < 0.01, en general se rechaza H 0. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 21
22 Solución con SPSS Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 22
23 [Conjunto_de_datos0] C:\Documents and Settings\usuario\Mis documentos\joser\docen Resultado \estap\datos\edulcorante.sav que SPSS: Estadísticos para una muestra dulzor N Desviación Error típ. de Media típ. la media 10 1,020 1,1961,3782 Prueba para una muestra dulzor Valor de prueba = 0 95% Intervalo de confianza para la Diferencia diferencia t gl Sig. (bilateral) de medias Inferior Superior 2,697 9,025 1,0200,164 1,876 Valor de prueba: µ 0 (el valor de µ que separa H 0 de H 1 ). Por defecto µ 0 = 0. Sig (bilateral): es el p-valor del test bilateral H 0 : µ = µ 0 frente a H 1 : µ µ 0 (transparencias siguientes). Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 23
24 Los paquetes de software estadístico dan como resultado de un test Prueba su p-valor. T SPSS llama sig(bilateral) al p-valor. [Conjunto_de_datos0] C:\Documents and Settings\usuario\Mis documentos\jose \estap\datos\edulcorante.sav Conociendo el p-valor, el usuario puede tomar la decisión de aceptar o rechazar H 0 para cualquier α. Estadísticos para una muestra SPSS siempre calcula el p-valor Desviación para elerror contraste típ. de bilateral. Si N Media típ. la media queremos hacer un contraste unilateral, tenemos que dividir 10 1,020 1,1961,3782 entre 2 el valor calculado por SPSS. dulzor Prueba para una muestra dulzor Valor de prueba = 0 95% Intervalo de confianza para la Diferencia diferencia t gl Sig. (bilateral) de medias Inferior Superior 2,697 9,025 1,0200,164 1,876 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): El p-valor del contraste es 0.025/2 = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 24
25 Ejemplo 3.1 (refresco de cola light): Esto significa: Si α < no podemos rechazar µ 0. Si α > podemos rechazar µ t p 0, ,697 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 25
26 Mínimo Máximo Rango 231,00 Comparación de dos Amplitud intercuartil medias (muestras 161,50 Ternera 401, ,90510 independientes) 380, ,871 Media Mediana Varianza Desv. típ. Mínimo Máximo Ejemplo 3.2: Se ha considerado la cantidad Rango de calorías y de 392,00sodio Amplitud intercuartil 158,75 en salchichas Resumen del procesamiento de de varias los casos marcas de dos tipos: ternera y pavo , sodio tipo Pavo Ternera Casos Válidos Perdidos Total N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje ,0% 0,0% ,0% ,0% 0,0% ,0% 600,00 Descriptivos sodio tipo Pavo Ternera Media Mediana Varianza Desv. típ. Mínimo Máximo Rango Amplitud intercuartil Media Mediana Varianza Desv. típ. Mínimo Máximo Rango Amplitud intercuartil Estadístico Error típ. 460, , , ,896 87, ,00 161,50 401, , , , , ,00 158,75 sodio Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis ,00 400,00 300,00 Pavo tipo Ternera
27 En estas muestras las salchichas de pavo tienen más sodio en media. Pero las dos muestras se solapan bastante. Son las diferencias muestrales estadísticamente significativas? Aportan evidencia estos datos para afirmar que el contenido medio poblacional de sodio de las salchichas de pavo es distinto al de las salchichas de ternera? X 1,..., X n1 es una muestra de N(µ 1, σ) Y 1,..., Y n2 es una muestra de N(µ 2, σ) Supuestos necesarios: Las muestras proceden de dos poblaciones normales. Las varianzas son desconocidas pero iguales. Las dos muestras son independientes. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 27
28 Hipótesis que queremos contrastar (α = 0.05) H 0 : µ 1 = µ 2 frente a H 1 : µ 1 µ 2 Región crítica (formulario) x ȳ R = > t s 1 p n n1 +n 2 2,α/2. n 2 Estimador combinado de la varianza s 2 p = (n 1 1)s (n 2 1)s 2 2 n 1 + n 2 2 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 28
29 Con los datos del ejemplo, x ȳ = = s 2 p = = y s p = 96 t = x ȳ s p 1 n n 2 = /16 + 1/20 = = t 34, Como < 2.04, no podemos rechazar H 0. Las diferencias encontradas en las cantidades medias de sodio de las dos muestras no son significativas al nivel α = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 29
30 Comparación de dos medias (muestras independientes con SPSS) Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 30
31 Estadísticos de grupo sodio Desviación Error típ. de la media tipo N Media típ. Pavo , , ,79435 Ternera , , ,90510 Prueba de muestras independientes Prueba de Levene para la igualdad de varianzas F Sig. t gl Prueba T para la igualdad de medias Error típ. Sig. Diferencia de la 95% Intervalo de confianza (bilateral) de medias diferencia para la diferencia sodio Se han asumido varianzas iguales No se han asumido varianzas iguales Inferior Superior,008,930 1,853 34,073 59, ,2003-5, , ,887 33,84,068 59, ,6170-4, ,92714 El p-valor es Esto significa que se puede rechazar H 0 si α > Al nivel α = 0.05 no podemos rechazar. Error típico de la diferencia: s p 1/n1 + 1/n 2. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 31
32 Ejemplo 3.4: Queremos comparar la media de dos poblaciones normales. Para ello, obtenemos dos muestras aleatorias independientes con los siguientes resultados: Prueba T Muestra Muestra Introducimos los datos en SPSS con el resultado siguiente: [Conjunto_de_datos0] C:\Documents and Settings\usuario\Mis documentos\joser\docencia\estap\datos\salida-2medias.sav Estadísticos de grupo Datos Muestra 1,00 2,00 N Desviación Error típ. de Media típ. la media 6 5, ,8333 8, ,36072 Prueba de muestras independientes Datos Se han asumido varianzas iguales No se han asumido varianzas iguales Prueba de Levene para la igualdad de varianzas F Sig. Prueba T para la igualdad de medias Diferencia Error típ. de 95% Intervalo de confianza para la diferencia t gl Sig. (bilateral) de medias la diferencia Inferior Superior 1,601,234 -,732 10,481-3, , , ,732 8,934,483-3, , , ,27950 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 32
33 Ejemplo 3.4: (a) Calcula la media de la muestra 1 (b) Calcula el error típico de la media de la muestra 1 (c) Calcula un IC de nivel 95 % para µ 1 (d) Cuánto vale el error típico de la diferencia? (e) Cuánto vale el p-valor del contraste de H 0 : µ 1 = µ 2 frente a H 1 : µ 1 µ 2? (f) Cuánto vale el p-valor del contraste de H 0 : µ 2 µ 1 frente a H 1 : µ 2 > µ 1? Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 33
34 Comparación de dos medias (datos emparejados) Ejemplo 3.3: Se usan cinco dosis de una sustancia ferrosa para determinar si existen diferencias entre llevar a cabo un análisis químico de laboratorio o un análisis de fluorescencia por rayos X para determinar el contenido de hierro. Cada dosis se divide en dos partes iguales a las que se aplica cada uno de los dos procedimientos. Los resultados obtenidos son los siguientes: Dosis Rayos X Análisis Químico Aportan los datos evidencia suficiente a nivel α = 0.05 para afirmar que el contenido medio de hierro detectado cuando se utiliza el análisis químico es diferente del contenido medio detectado cuando se utilizan rayos X? Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 34
35 Parámetros: µ 1 es el contenido medio detectado por rayos X µ 2 es el contenido medio detectado por análisis químico. Hipótesis: Cuando las muestras no son independientes, en lugar de contrastar H 0 : µ 1 = µ 2 frente a H 1 : µ 1 µ 2, se contrasta H 0 : µ = 0 frente a H 1 : µ 0, donde µ es el valor esperado de las diferencias d i = x i y i. Dosis x i y i d i Con estos datos: d = 0.1 y s d = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 35
36 Suponemos que la diferencia D = X Y sigue una distribución N(µ, σ) con µ y σ desconocidos. Región crítica (formulario): R = { } d S d / n > t n 1;α/2. Mirando en las tablas t 4;0.025 = Por otra parte, d S d / n = / 5 = Como < 2.776, los datos disponibles no permiten afirmar a nivel 0.05 que los dos métodos proporcionan cantidades medias de hierro diferentes. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 36
37 Comparación de dos medias (datos emparejados) con SPSS) Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 37
38 Par 1 X AQ Estadísticos de muestras relacionadas Desviación Error típ. de Media N típ. la media 2,1600 5,18166, ,2600 5,23022,10296 Correlaciones de muestras relacionadas Par 1 X y AQ N Correlación Sig. 5,789,113 Prueba de muestras relacionadas Diferencias relacionadas Desviación Error típ. de 95% Intervalo de confianza para la diferencia Media típ. la media Inferior Superior t -,10000,14142, ,27560, ,581 Prueba de muestras relacionadas gl Sig. (bilateral) 4,189 Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 38
39 Contrastes para una proporción Ejemplo 3.5: En un estudio, 1000 personas siguieron una dieta de adelgazamiento durante 3 meses. De las 1000 personas, 791 perdieron más de 3 kg de peso. Permiten los datos afirmar, con el nivel de significación α = 0.01, que más del 70 % de la población perdería más de 3 kg de peso de seguir la misma dieta durante el mismo tiempo? Hipótesis: H 0 : p 0.7 frente a H 1 : p > 0.7, donde p es la proporción poblacional que pierde peso. Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 39
40 Región crítica (formulario): ˆp p 0 R = p 0 (1 p 0 ) n > z α En este caso, n = 1000, p 0 = 0.7, ˆp = y z 0.01 = ˆp p 0 p 0 (1 p 0 ) n = = 6.28 Por lo tanto, podemos rechazar H 0 y afirmar que más del 70 % de la población perdería más de 3 kg de peso de seguir la misma dieta durante el mismo tiempo con un nivel de significación α = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 40
41 Comparación de dos proporciones Ejemplo 3.6: Se ha llevado a cabo un estudio para determinar si un medicamento dirigido a reducir el nivel de colesterol reduce también la probabilidad de sufrir un infarto. Para ello, a hombres de entre 45 y 55 años se les asignó aleatoriamente uno de los dos tratamientos siguientes: 2051 hombres tomaron un medicamento para reducir el nivel de colesterol 2030 hombres tomaron un placebo Durante los cinco años que duró el estudio, 56 de los hombres que tomaron el medicamento, y 84 de los que tomaron el placebo, sufrieron infartos. Podemos afirmar a nivel 0.05 que el medicamento es efectivo? Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 41
42 Parámetros: p 1 : Probabilidad de sufrir un infarto si se toma el medicamento. p 2 : Probabilidad de sufrir un infarto si se toma el placebo. Estimadores de los parámetros: ˆp 1 = = y ˆp 2 = = Hipótesis: H 0 : p 2 p 1 frente a H 1 : p 2 > p 1. Estimación de la probabilidad de infarto si fuese p 1 = p 2 (es decir, cuando H 0 es cierta pero es difícil distinguir H 0 de H 1 ): p = Numero total de infartos = Numero total de personas = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 42
43 Región crítica (formulario) ˆp 2 ˆp 1 R = ( ) > z α p(1 p) n1 n2 Con los datos del ejemplo: ˆp 2 ˆp 1 ( ) = p(1 p) ( ) = n1 n2 z 0.05 = 1.64 Como 2.47 > 1.64, podemos rechazar H 0 y afirmar que el medicamento es efectivo a nivel α = Estadística Aplicada (NHyD). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 43
Estructura de este tema. Tema 3 Contrastes de hipótesis. Ejemplo
Estructura de este tema Tema 3 Contrastes de hipótesis José R. Berrendero Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid Qué es un contraste de hipótesis? Elementos de un contraste: hipótesis,
Más detallesESTADÍSTICA. Tema 3 Contrastes de hipótesis
ESTADÍSTICA Grado en CC. de la Alimentación Tema 3 Contrastes de hipótesis Estadística (Alimentación). Profesora: Amparo Baíllo Tema 3: Contrastes de hipótesis 1 Estructura de este tema Qué es un contraste
Más detallesTema 8: Contraste de hipótesis
Tema 8: Contraste de hipótesis 1 En este tema: Conceptos fundamentales: hipótesis nula y alternativa, nivel de significación, error de tipo I y tipo II, p-valor. Contraste de hipótesis e IC. Contraste
Más detallesEstadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 6. Prueba de hipótesis. Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR
Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 6. Prueba de hipótesis Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR Índice 1. Introducción: hipótesis estadística, tipos de hipótesis, prueba de hipótesis 2.
Más detallesUniversidad Rafael Belloso Chacín (URBE) Cátedra: Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Semestre Profesor: Jaime Soto
Universidad Rafael Belloso Chacín (URBE) Cátedra: Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Semestre 2011-1 Profesor: Jaime Soto PRUEBA DE HIPÓTESIS Ejemplo El jefe de la Biblioteca de la URBE manifiesta
Más detallesTeorema Central del Límite (1)
Teorema Central del Límite (1) Definición. Cualquier cantidad calculada a partir de las observaciones de una muestra se llama estadístico. La distribución de los valores que puede tomar un estadístico
Más detallesContrastes de hipótesis. 1: Ideas generales
Contrastes de hipótesis 1: Ideas generales 1 Inferencia Estadística paramétrica población Muestra de individuos Técnicas de muestreo X 1 X 2 X 3.. X n Inferencia Estadística: métodos y procedimientos que
Más detallesProyecto Tema 8: Tests de hipótesis. Resumen teórico
Temas de Estadística Práctica Antonio Roldán Martínez Proyecto http://www.hojamat.es/ Tema 8: Tests de hipótesis Resumen teórico Tests de hipótesis Concepto de test de hipótesis Un test de hipótesis (o
Más detallesPrueba de hipótesis para la diferencia de medias
Estadística Técnica Prueba de hipótesis para la diferencia de medias Cladera Ojeda, Fernando Conceptos previos Inferencia estadística Población Muestra Parámetro Estadístico Hipótesis estadística Pruebas
Más detallesContrastes de hipótesis paramétricos
Estadística II Universidad de Salamanca Curso 2011/2012 Outline Introducción 1 Introducción 2 Contraste de Neyman-Pearson Sea X f X (x, θ). Desonocemos θ y queremos saber que valor toma este parámetro,
Más detalles4. Prueba de Hipótesis
4. Prueba de Hipótesis Como se ha indicado anteriormente, nuestro objetivo al tomar una muestra es extraer alguna conclusión o inferencia sobre una población. En nuestro interés es conocer acerca de los
Más detallesTema 9: Contraste de hipótesis.
Estadística 84 Tema 9: Contraste de hipótesis. 9.1 Introducción. El objetivo de este tema es proporcionar métodos que permiten decidir si una hipótesis estadística debe o no ser rechazada, en base a los
Más detallesESTADÍSTICA. Tema 4 Regresión lineal simple
ESTADÍSTICA Grado en CC. de la Alimentación Tema 4 Regresión lineal simple Estadística (Alimentación). Profesora: Amparo Baíllo Tema 4: Regresión lineal simple 1 Estructura de este tema Planteamiento del
Más detallesContraste de hipótesis Tema Pasos del contraste de hipótesis. 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa. 1.3 Estadístico de contraste
1 Contraste de hipótesis Tema 3 1. Pasos del contraste de hipótesis 1.1 Hipótesis estadísticas: nula y alternativa 1.2 Supuestos 1.3 Estadístico de contraste 1.4 Regla de decisión: zona de aceptación y
Más detallesPráctica 2: Intervalos de confianza y contrastes con SPSS 1
Estadística Aplicada Curso 2010/2011 Diplomatura en Nutrición Humana y Dietética Práctica 2: Intervalos de confianza y contrastes con SPSS 1 El objetivo de esta práctica es aprender a calcular intervalos
Más detallesPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Prueba de hipótesis Uno de los objetivos de la estadística es hacer
Más detallesTema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas.
Tema 13 : Intervalos de probabilidad y confianza. Hipótesis y decisiones estadísticas. ---Intervalo de probabilidad (IP) Permite predecir el comportamiento de las muestras. Si de una población se sacan
Más detallesEjemplos Resueltos Tema 4
Ejemplos Resueltos Tema 4 2012 1. Contraste de Hipótesis para la Media µ (con σ conocida) Dada una muestra de tamaño n y conocida la desviación típica de la población σ, se desea contrastar la hipótesis
Más detallesContrastes de hipótesis estadísticas. Contrastes paramétricos
Índice 7 Contrastes de hipótesis estadísticas. Contrastes paramétricos 7.1 7.1 Introducción.......................................... 7.1 7.2 Conceptos básicos...................................... 7.2
Más detallesDEFINICIONES BÁSICAS
1 CLASES DE ESTADÍSTICA II CLASE 14) INTRODUCCIÓN A LAS PRUEBAS DE HIPÓTESIS. A menudo el analista debe tomar decisiones acerca de la investigación que se está desarrollando. En ese proceso de toma de
Más detallesEl primer paso en la realización de una investigación es planear las hipótesis de investigación. Definamos el concepto de hipótesis:
El primer paso en la realización de una investigación es planear las hipótesis de investigación. Definamos el concepto de hipótesis Definición 1.- Una hipótesis es una afirmación que está sujeta a verificación
Más detallesEstadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 5. Estimación. Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR
Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales 5. Estimación Facultad de Ciencias Sociales, UdelaR Índice 1. Repaso: estimadores y estimaciones. Propiedades de los estimadores. 2. Estimación puntual.
Más detallesPráctica 5 ANÁLISIS DE UNA MUESTRA INTERVALOS DE CONFIANZA CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Práctica. Intervalos de confianza 1 Práctica ANÁLISIS DE UNA MUESTRA INTERVALOS DE CONFIANZA CONTRASTE DE HIPÓTESIS Objetivos: Ilustrar el grado de fiabilidad de un intervalo de confianza cuando se utiliza
Más detallesINFERENCIA ESTADISTICA
INFERENCIA ESTADISTICA ESTIMACION 2 maneras de estimar: Estimaciones puntuales x s 2 Estimaciones por intervalo 2 ESTIMACION Estimaciones por intervalo Limites de Confianza LCI
Más detallesANOVA. Análisis de la Varianza. Univariante Efectos fijos Muestras independientes
ANOVA Análisis de la Varianza Univariante Efectos fijos Muestras independientes De la t a la F En el test de la t de Student para muestras independientes, aprendimos como usar la distribución t para contrastar
Más detallesTÉCNICAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN NUTRICIÓN Y SALUD
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN NUTRICIÓN Y SALUD Contrastes de hipótesis paramétricos para una y varias muestras: contrastes sobre la media, varianza y una proporción. Contrastes sobre la diferencia
Más detallesCONTRASTE DE HIPÓTESIS
CONTRASTE DE HIPÓTESIS Antonio Morillas A. Morillas: Contraste de hipótesis 1 CONTRASTE DE HIPÓTESIS 1. Introducción 2. Conceptos básicos 3. Región crítica óptima i. Teorema de Neyman-Pearson ii. Región
Más detallesMODELO DE RESPUESTAS Objetivos 2, 3, 4, 5, 6, 7, Y 8.
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA ESTADÍSTICA GENERAL 745) VICERRECTORADO ACADÉMICO INTEGRAL ÁREA DE MATEMÁTICA Fecha: 17/ 01 /009 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos, 3, 4, 5, 6, 7, Y 8. OBJ. 1 PTA 1 Una compañía
Más detallesEstadística I Tema 7: Estimación por intervalos
Estadística I Tema 7: Estimación por intervalos Tema 7: Estimación por intervalos Ideas a transmitir Definición e interpretación frecuentista. Intervalos de confianza para medias y varianzas en poblaciones
Más detallesESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua
ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:
Más detallesEJERCICIOS DE SELECTIVIDAD
EJERCICIOS DE SELECTIVIDAD INFERENCIA 1998 JUNIO OPCIÓN A Un fabricante de electrodomésticos sabe que la vida media de éstos sigue una distribución normal con media μ = 100 meses y desviación típica σ
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA: CONTRASTES DE HIPÓTESIS
INFERENCIA ESTADÍSTICA: CONTRASTES DE HIPÓTESIS Autor: Clara Laguna 6.1 INTRODUCCIÓN En el tema anterior estudiamos cómo a partir de una muestra podemos obtener una estimación puntual o bien establecer
Más detallesPodemos definir un contraste de hipótesis como un procedimiento que se basa en lo observado en las muestras y en la teoría de la probabilidad para
VII. Pruebas de Hipótesis VII. Concepto de contraste de hipótesis Podemos definir un contraste de hipótesis como un procedimiento que se basa en lo observado en las muestras y en la teoría de la probabilidad
Más detallesTema 5. Contraste de hipótesis (I)
Tema 5. Contraste de hipótesis (I) CA UNED de Huelva, "Profesor Dr. José Carlos Vílchez Martín" Introducción Bienvenida Objetivos pedagógicos: Conocer el concepto de hipótesis estadística Conocer y estimar
Más detalles1. Realice la prueba de homogeneidad de variancias e interprete los resultados.
1ª PRÁCTICA DE ORDENADOR (FEEDBACK) Un investigador pretende evaluar la eficacia de dos programas para mejorar las habilidades lectoras en escolares de sexto curso. Para ello asigna aleatoriamente seis
Más detallesTEMA 10 COMPARAR MEDIAS
TEMA 10 COMPARAR MEDIAS Los procedimientos incluidos en el menú Comparar medias permiten el cálculo de medias y otros estadísticos, así como la comparación de medias para diferentes tipos de variables,
Más detallesObjetivos del tema. Qué es una hipótesis? Test de Hipótesis Introducción a la Probabilidad y Estadística. Contrastando una hipótesis
Objetivos del tema Conocer el proceso para contrastar hipótesis y su relación con el método científico. Diferenciar entre hipótesis nula y alternativa Nivel de significación Test de Hipótesis Introducción
Más detallesPruebas de Hipótesis. Diseño Estadístico y Herramientas para la Calidad. Pruebas de Hipótesis. Hipótesis
Diseño Estadístico y Herramientas para la Calidad Pruebas de Hipótesis Expositor: Dr. Juan José Flores Romero juanf@umich.mx http://lsc.fie.umich.mx/~juan M. en Calidad Total y Competitividad Pruebas de
Más detallesPROYECTO DEL CURSO DE ESTADÍSTICA INFERENCIAL
1 PROYECTO DEL CURSO DE ESTADÍSTICA INFERENCIAL Prof.: MSc. Julio R. Vargas A. I. INTRODUCCION El presente trabao está orientado a aplicar los conocimientos de estadística inferencial a un caso práctico
Más detallesMétodos Estadísticos de la Ingeniería Tema 11: Contrastes de Hipótesis Grupo B
Métodos Estadísticos de la Ingeniería Tema 11: Contrastes de Hipótesis Grupo B Área de Estadística e Investigación Operativa Licesio J. Rodríguez-Aragón Abril 2010 Contenidos...............................................................
Más detalles= P (Z ) - P (Z ) = P (Z 1 25) P (Z -1 25)= P (Z 1 25) [P (Z 1 25)] = P (Z 1 25) [1- P (Z 1 25)] =
El peso en kg de los estudiantes universitarios de una gran ciudad se supone aproximado por una distribución normal con media 60kg y desviación típica 8kg. Se toman 100 muestras aleatorias simples de 64
Más detallesTema 10: Introducción a los problemas de Asociación y Correlación
Tema 10: Introducción a los problemas de Asociación y Correlación Estadística 4 o Curso Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 10: Asociación y Correlación
Más detallesINTERVALOS DE CONFIANZA Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M.
1 Introducción INTERVALOS DE CONFIANZA Julián de la Horra Departamento de Matemáticas U.A.M. En este capítulo, vamos a abordar la estimación mediante Intervalos de Confianza, que es otro de los tres grandes
Más detallesPrueba de Hipótesis. Bondad de Ajuste. Tuesday, August 5, 14
Prueba de Hipótesis Bondad de Ajuste Conceptos Generales Hipótesis: Enunciado que se quiere demostrar. Prueba de Hipótesis: Procedimiento para determinar si se debe rechazar o no una afirmación acerca
Más detallesINFERENCIA ESTADISTICA
1 INFERENCIA ESTADISTICA Es una rama de la Estadística que se ocupa de los procedimientos que nos permiten analizar y extraer conclusiones de una población a partir de los datos de una muestra aleatoria,
Más detallesTabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ 2 conocida: Suponga que X 1, X 2,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ 2 )
Test de Hipótesis II Tabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ conocida: Suponga que X, X,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ ) Estadística de Prueba X - μ Z 0 = σ / n ~ N(0,)
Más detallesCONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS 1 POR QUÉ SE LLAMAN CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS? A diferencia de lo que ocurría en la inferencia paramétrica, ahora, el desconocimiento de la población que vamos
Más detallesIntroducción a la Inferencia Estadística
Introducción a la Inferencia Estadística Prof. Jose Jacobo Zubcoff Universidad de Alicante 2008 1 Introducción En este tema explicaremos los contrastes para la media de una población normal. e estudiarán
Más detallesCurso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Tema 12. Contraste de hipótesis. Introducción. Introducción
Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Tema 12. Contraste de (Cap. 22 del libro) Tema 12. Contraste de 1. Tipos de 2. La nula y la Ejercicios Tema 12, Contraste de 2 En muchas investigaciones
Más detallesConceptos del contraste de hipótesis
Análisis de datos y gestión veterinaria Contraste de hipótesis Departamento de Producción Animal Facultad de Veterinaria Universidad de Córdoba Córdoba, 14 de Diciembre de 211 Conceptos del contraste de
Más detallesTeoría de la decisión Estadística
Pruebas de hìpótesis Unidad 8. Pruebas de hipótesis. Formulación general. Distribución de varianza conocida. Prueba para la bondad del ajuste. Validación de modelos 1 Formulación Una Hipótesis es una proposición
Más detallesContraste de hipótesis paramétricas
Contraste de hipótesis paramétricas Prof, Dr. Jose Jacobo Zubcoff Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Proceso de la investigación estadística Etapas PROBLEMA HIPÓTESIS DISEÑO RECOLECCIÓN
Más detalles1. Ejercicios. 2 a parte
1. Ejercicios. 2 a parte Ejercicio 1 Calcule 1. P (χ 2 9 3 33) 2. P (χ 2 15 7 26). 3. P (15 51 χ 2 8 22). 4. P (χ 2 70 82). Ejercicio 2 Si X χ 2 26, obtenga un intervalo [a, b] que contenga un 95 % de
Más detallesMATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN. a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico.
MATERIA: ESTADÍSTICA EJEMPLOS DE POSIBLES PREGUNTAS DE EXAMEN 1. Conteste las preguntas siguientes: a. Cuáles son las escalas en que pueden estar los datos en un análisis estadístico. 1. 2. 3. 4. b. En
Más detallesPLAN DE TRABAJO 9 Período 3/09/07 al 28/09/07
PLAN DE TRABAJO 9 Período 3/09/07 al 28/09/07 TEMAS A ESTUDIAR En esta guía nos dedicaremos a estudiar el tema de Estimación por intervalo y comenzaremos a estudiar las pruebas de hipótesis paramétricas.
Más detallesUNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8
UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 8 DOCENTE: Ing. Patricio Puchaicela ALUMNA: Andrea C. Puchaicela G. CURSO: 4to. Ciclo de Electrónica y Telecomunicaciones AÑO
Más detallesTODO ECONOMETRIA. Bondad del ajuste Contraste de hipótesis
TODO ECONOMETRIA Bondad del ajuste Contraste de hipótesis Índice Bondad del ajuste: Coeficiente de determinación, R R ajustado Contraste de hipótesis Contrastes de hipótesis de significación individual:
Más detallesSolución Examen Parcial IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 22/06/2005
Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 22/06/2005 MÉTODOS ESTADÍSTICOS I EXAMEN IV PARTE I: Encierre con un círculo la respuesta correcta o llene los espacios en blanco (0,5 puntos c/u): 1. (V F) La prueba
Más detallesEJERCICIOS DE PRUEBA DE HIPOTESIS
EJERCICIOS DE PRUEBA DE HIPOTESIS Protocolo 1. Identifique la aseveración original que se probará y exprésela en forma simbólica 1. 2. Dar la forma simbólica que debe ser verdad si la aseveración original
Más detallesANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS
ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS 3datos 2011 Variables CUANTITATIVAS Números con unidad de medida (con un instrumento, o procedimiento, de medición formal) Ej.: Tasa cardiaca;
Más detallesCONTRASTE SOBRE UN COEFICIENTE DE LA REGRESIÓN
Modelo: Y =! 1 +! 2 X + u Hipótesis nula: Hipótesis alternativa H 1 :!!! 2 2 Ejemplo de modelo: p =! 1 +! 2 w + u Hipótesis nula: Hipótesis alternativa: H :!! 1 2 1. Como ilustración, consideremos un modelo
Más detallesR E S O L U C I Ó N. a) El intervalo de confianza de la media poblacional viene dado por: I. C. z
Un estudio realizado sobre 100 usuarios revela que un automóvil recorre anualmente un promedio de 15.00 Km con una desviación típica de.50 Km. a) Determine un intervalo de confianza, al 99%, para la cantidad
Más detallesCONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS. La estadística en cómic (L. Gonick y W. Smith)
CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS La estadística en cómic (L. Gonick y W. Smith) EJEMPLO: UN JUICIO INJUSTO 2 APELAREMOS EL VERIDICTO 3 SEÑOR ESTADÍSTICO, PODRÍA EXPLICARNOS LO QUE ESTOS DATOS EVIDENCIAN?
Más detallesANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA)
ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA) El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis alternativa de
Más detallesEstadística II / PRUEBAS DE HIPOTESIS. Una hipótesis estadística es una afirmación o conjetura acerca de una o mas poblaciones.
PRUEBAS DE HIPOTESIS La prueba de hipótesis es un procedimiento estadístico que comienza con una suposición que se hace con respecto a un parámetro de población, luego se recolectan datos de muestra, se
Más detallesCapítulo 13. Contrastes sobre medias: Los procedimientos Medias y Prueba T. Medias
Capítulo 13 Contrastes sobre medias: Los procedimientos Medias y Prueba T La opción Comparar medias del menú Analizar contiene varios de los procedimientos estadísticos diseñados para efectuar contrastes
Más detalles1 Introducción. 2 Modelo. Hipótesis del modelo MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA
MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA Introducción A grandes rasgos, el objetivo de la regresión logística se puede describir de la siguiente forma: Supongamos que los individuos de una población pueden clasificarse
Más detallesCONTRASTES DE HIPÓTESIS
Estadística.FBA I. Curso 2011-2012 CONTRASTES DE HIPÓTESIS M.Carmen Carollo Contrastes de hipótesis 1 Estadística.FBA I. Curso 2011-2012 CONTRASTES DE HIPÓTESIS A partir de una o varias muestras nos proponemos
Más detallesGermán Jesús Rubio Luna Catedrático de Matemáticas del IES Francisco Ayala
Decisión estadística. Contraste de hipótesis Nota.- Cuando tratábamos la estimación de parámetros, intentábamos obtener un valor o un intervalo de valores que constituyesen la mejor estimación del parámetro
Más detallesIntervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Intervalo de confianza de la media.
R PRÁCTICA IV Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Sección IV.1 Intervalo de confianza de la media. 44. Cargar (abrir) el conjunto de Datos Pulso.rda. Se pide: a) Calcular el de confianza
Más detallesINTERVALOS DE CONFIANZA. La estadística en cómic (L. Gonick y W. Smith)
INTERVALOS DE CONFIANZA La estadística en cómic (L. Gonick y W. Smith) EJEMPLO: Será elegido el senador Astuto? 2 tamaño muestral Estimador de p variable aleatoria poblacional? proporción de personas que
Más detallesTema 8: Introducción a la Teoría sobre Contraste de hipótesis
Tema 8: Introducción a la Teoría sobre Contraste de hipótesis Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 8: Introducción a la Teoría
Más detallesCONCEPTOS FUNDAMENTALES
TEMA 8: CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS PRIMERA PARTE: Conceptos fundamentales 8.1. Hipótesis estadística. Tipos de hipótesis 8.2. Región crítica y región de aceptación 8.3. Errores tipo I y tipo
Más detallesTema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009
Más detallesProblemas Prueba de significación de la hipótesis nula Vicente Manzano-Arrondo, 2013
Problemas Prueba de significación de la hipótesis nula Vicente Manzano-Arrondo, 2013 Ejercicios resueltos En los dos casos que siguen resuelven cada decisión estadística mediante tres procedimientos: intervalo
Más detallesContrastes de Hipótesis paramétricos y no-paramétricos.
Capítulo 1 Contrastes de Hiptesis paramétricos y no-paramétricos. Estadística Inductiva o Inferencia Estadística: Conjunto de métodos que se fundamentan en la Teoría de la Probabilidad y que tienen por
Más detallesPROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2011 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 011 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 6: TEORÍA DE MUESTRAS Junio, Ejercicio 4, Opción B Reserva 1, Ejercicio 4, Opción B Reserva, Ejercicio
Más detallesFormulario. Estadística Administrativa. Módulo 1. Introducción al análisis estadístico
Formulario. Estadística Administrativa Módulo 1. Introducción al análisis estadístico Histogramas El número de intervalos de clase, k, se elige de tal forma que el valor 2 k sea menor (pero el valor más
Más detallesparamétrica comparar dos grupos de puntuaciones
t de Student Es una prueba paramétrica de comparación de dos muestras independientes, debe cumplir las siguientes características: Asignación aleatoria de los grupos Homocedasticidad (homogeneidad de las
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA
INFERENCIA ESTADÍSTICA 1. DEFINICIÓN DE INFERENCIA ESTADÍSTICA Llamamos Inferencia Estadística al proceso de sacar conclusiones generales para toda una población a partir del estudio de una muestra, así
Más detallesen Enfermería del Trabajo
revista noviembre:maquetación 1 16/11/2011 6:27 Página 30. 203 Metodología de la investigación Metodología de Investigación en Enfermería del Trabajo Autor Romero Saldaña M Enfermero Especialista en Enfermería
Más detallesSesión 13. Introducción a la Prueba de Hipótesis. Estadística II Equipo Docente: Iris Gallardo - Andrés Antivilo Francisco Marro
Sesión 13 Introducción a la Prueba de Hipótesis Introducción ( Porqué debemos realizar pruebas de hipótesis?) El objetivo último del análisis de datos es el de extraer conclusiones de tipo general a partir
Más detallesINTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN
INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN Si deseamos estimar la proporción p con que una determinada característica se da en una población, a partir de la proporción p' observada en una muestra de tamaño
Más detallesTAMAÑO DE MUESTRA EN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN
TAMAÑO DE MUESTRA EN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN En este artículo, se trata de explicar una metodología estadística sencilla y sobre todo práctica, para la estimación del tamaño de muestra
Más detallesUnidad VI Pruebas de Hipótesis Dos Muestras
Ahora el análisis se hará extensivo a dos muestras, se verá la similitud que existe con la construcción de intervalos de confianza para dos muestras. En el material adjunto se detalla el procedimiento,
Más detallesPATRONES DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL
PATRONES DE DISTRIBUCIÓN ESPACIAL Tipos de arreglos espaciales Al azar Regular o Uniforme Agrupada Hipótesis Ecológicas Disposición al Azar Todos los puntos en el espacio tienen la misma posibilidad de
Más detallesEstadísticas Pueden ser
Principios Básicos Para iniciar en el curso de Diseño de experimentos, es necesario tener algunos conceptos claros en la parte de probabilidad y estadística. A continuación se presentan los conceptos más
Más detallesEsta proposición recibe el nombre de hipótesis
Pruebas de hipótesis tesis. Refs: Apuntes de Estadística, Mtra Leticia de la Torre Instituto Tecnológico de Chiuhuahua, Apuntes de Estadística, Dr. Pedro Juan Rodríguez Esquerdo, Departamento de Matemáticas,
Más detallesIntroducción al Tema 6. Tema 5. Intervalos de confianza Definición. Ejemplos de intervalos de confianza. Determinación del tamaño muestral.
Introducción al Tema 6 1 Tema 5. Intervalos de confianza Definición. Ejemplos de intervalos de confianza. Determinación del tamaño muestral. Esta θ en el intervalo de confianza? Tema 6. Contraste de hipótesis
Más detallesAnálisis Estadístico de Datos Climáticos. Pruebas de Hipótesis (Wilks, cap. 5)
Análisis Estadístico de Datos Climáticos Pruebas de Hipótesis (Wilks, cap. 5) 2015 PRUEBAS DE HIPÓTESIS (o pruebas de significación) Objetivo: A partir del análisis de una muestra de datos, decidir si
Más detallesEstadistica II Tema 0. Repaso de conceptos básicos. Curso 2009/10
Estadistica II Tema 0. Repaso de conceptos básicos Curso 2009/10 Tema 0. Repaso de conceptos básicos Contenidos Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad La distribución normal Muestras aleatorias,
Más detallesDIFERENCIAS EN LA UTILIZACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL IIESCA ANTE UN CAMBIO DE INFORMACIÓN
DIFERENCIAS EN LA UTILIZACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL IIESCA ANTE UN CAMBIO DE INFORMACIÓN Beatriz Meneses A. de Sesma * I. INTRODUCCIÓN En todo centro educativo, es de suma importancia el uso que se haga
Más detallesTeoría de muestras. Distribución de variables aleatorias en el muestreo. 1. Distribución de medias muestrales
Teoría de muestras Distribución de variables aleatorias en el muestreo 1. Distribución de medias muestrales Dada una variable estadística observada en una población, se puede calcular se media y su desviación
Más detallesEstadística Inferencial
Estadística Inferencial 1 Sesión No. 5 Nombre: Prueba de hipótesis Contextualización En la práctica, es frecuente tener que tomar decisiones acerca de poblaciones con base en información de muestreo. Tales
Más detallesInferencia estadística Selectividad CCSS Andalucía. MasMates.com Colecciones de ejercicios
1. [2014] [EXT-A] La concejalía de Educación de una determinada localidad afirma que el tiempo medio dedicado a la lectura por los jóvenes de entre 15 y 20 años de edad es, a lo sumo, de 8 horas semanales.
Más detallesEstadística II / PRUEBAS DE HIPOTESIS. Una hipótesis estadística es una afirmación o conjetura acerca de una o mas poblaciones.
La prueba de hipótesis es un procedimiento estadístico que comienza con una suposición que se hace con respecto a un parámetro de población, luego se recolectan datos de muestra, se producen estadísticas
Más detallesPRUEBA DE HIPÓTESIS BENJAMIN MAMANI CONDORI
PRUEBA DE HIPÓTESIS BENJAMIN MAMANI CONDORI 2014 Para qué es útil la estadística inferencial? Se utiliza para probar hipótesis y generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o universo.
Más detallesPruebas de Hipótesis H0 : μ = 6 H1 : μ 6 α = 0.05 zα/2 = 1.96 (6-1,96 0,4 ; 6+1,96 0,4) = (5,22 ; 6,78) 5,6 Aceptamos la hipótesis nula H 0 2.
Pruebas de Hipótesis 1. Se sabe que la desviación típica de las notas de cierto examen de Matemáticas es,4. Para una muestra de 6 estudiantes se obtuvo una nota media de 5,6. Sirven estos datos para confirmar
Más detallespara una muestra Ref: Apuntes de Estadística, Mtra Leticia de la Torre Instituto Tecnológico de Chiuhuahua
Pruebas de hipótesis para una muestra Ref: Apuntes de Estadística, Mtra Leticia de la Torre Instituto Tecnológico de Chiuhuahua En muchas situaciones cuando queremos sacar conclusiones sobre una muestra,
Más detallesAnálisis de la varianza ANOVA
Estadística Básica. Mayo 2004 1 Análisis de la varianza ANOVA Francisco Montes Departament d Estadística i I. O. Universitat de València http://www.uv.es/~montes Estadística Básica. Mayo 2004 2 Comparación
Más detalles