Pruebas de-hipótesis-1
- 1. Pruebas de Hipótesis ESPINOZA GRACIA JORGE ARMADO GAMBOA CORONEL JOEL MEDINA PADILLA SARAH ELIZABETH
- 2. Media con muestras grandes Cuando la prueba de la media poblacional proviene de una muestra grande y la desviación estándar poblacional es conocida, el estadístico de la prueba se obtiene con la siguiente fórmula: Cuando σ es desconocida la estimamos con la desviación estándar de la muestra s. Mientras el tamaño de muestra n > 30, z se puede aproximar con: z X / n z X s n /
- 3. Media con muestras pequeñas El estadístico de la prueba es la distribución t. El estadístico de la prueba para el caso de una muestra es: ns X t /
- 4. Proporción poblacional Una proporción poblacional es simplemente una media poblacional para una población de 0 y 1: una población de Bernoulli. n pp pp z 00 0 1( ˆ
- 5. Diferencia entre dos medias con muestras grandes Los datos los conformarán dos muestras, una para cada población. La idea básica es simple. Se calculará la diferencia de las medias muestrales. Si la diferencia se encuentra alejada de 0, se concluirá que las medias poblacionales son diferentes. Si la diferencia se aproxima a 0, se concluirá que las medias poblacionales podrían ser iguales y y x x yx nn yx z 22
- 6. Diferencia entre dos medias con muestras chicas Se asume que las 1 y 2 son iguales pero desconocidas: Se asume que las 1 y 2 son desiguales y desconocidas: 2 2 1 2 2121 21 2 2 21 2 12 )()( ; 2 )1()1( n S n S XX t nn nSnS S pp cp 2 2 2 1 2 1 2121 )()( ' n S n S XX t c
- 7. Diferencia entre dos proporciones El objetivo de estas pruebas de hipótesis es determinar si las dos muestras independientes fueron tomadas de diferentes poblaciones que presentan la misma proporción de elementos con cierta característica. Las hipótesis que se pueden establecer con estas pruebas son: 𝐻0: 𝑝1 − 𝑝2 = 0 𝐻1: 𝑝1 − 𝑝2 ≠ 0 𝐻1: 𝑝1 − 𝑝2 > 0 𝐻1: 𝑝1 − 𝑝2 < 0
- 8. La fórmula para calcular el valor estadístico de prueba es: Siendo: x x n x p ˆ ) 11 )(ˆ1(ˆ ˆˆ yx yx nn pp pp Z y y n y p ˆ yx nn yx p ˆ
- 9. Diferencia con datos apareados La idea básica para la construcción de este tipo de pruebas de hipótesis es la colección de diferencias como una sola muestra aleatoria de una población de diferencias. El valor del estadístico de prueba se calcula como: Con Siendo 𝐷 la media de las diferencias de las 2 muestras y utilizando la tabla t-student. 0 D t n s
- 10. Chi- Cuadrada Esta prueba puede utilizarse incluso con datos medibles en una escala nominal. La hipótesis nula de la prueba Chi-cuadrado postula una distribución de probabilidad totalmente especificada como el modelo matemático de la población que ha generado la muestra. Para realizar este contraste se disponen los datos en una tabla de frecuencias. Para cada valor o intervalo de valores se indica la frecuencia absoluta observada o empírica k i i ii E Eo x 1 2 2 )(
- 11. Ejemplo Supongamos que un investigador está interesado en evaluar la asociación entre uso de cinturón de seguridad en vehículos particulares y el nivel socioeconómico del conductor del vehículo. Con este objeto se toma una muestra de conductores a quienes se clasifica en una tabla de asociación, encontrando los siguientes resultados: ¿Permiten estos datos afirmar que el uso del cinturón de seguridad depende del nivel socioeconómico? Usaremos un nivel de significación alfa=0,05. Uso de cinturón Nivel socioeconómico bajo Nivel socioeconómico medio Nivel socioeconómico alto TOTAL SI 8 15 28 51 NO 13 16 14 43 TOTAL 21 31 42 94
- 12. Ej. (Continuación) 1. En primer lugar se debe plantear las hipótesis que someteremos a prueba H0: “El uso de cinturón de seguridad es independiente del nivel socioeconómico”. H1: “El uso de cinturón de seguridad depende del nivel socioeconómico”. 2. En segundo lugar, obtener (calcular) las frecuencias esperadas Las frecuencias esperadas se obtendrán de la distribución de frecuencias del total de los casos, 51 personas de un total de 94 usan el cinturón y 43 de 94 no lo usan. Esa misma proporción se debería dar al interior de los tres grupos de nivel socioeconómico, de manera que el cálculo responde al siguiente razonamiento: si de 94 personas 51 usan cinturón; de 21 personas, ¿cuántas debieran usarlo? Nivel bajo: (21x51/94)=11.4-(21x43/94)= 9.6 Nivel medio: (31x51/94)=16.8-(31x43/94)= 14.2 Nivel alto: (42x51/94)=22.8-(42x43/94)= 19.2
- 13. Ej. (Continuación) Estos valores los anotamos en una tabla con las mismas celdas que la anterior; así tendremos una tabla con los valores observados y una tabla con los valores esperados, que anotaremos en cursiva, para identificarlos bien. Tabla II. Tabla de asociación, valores esperados. Uso de cinturón Nivel bajo Nivel medio Nivel alto TOTAL SI 11,4 16,8 22,8 51 NO 9,6 14,2 19,2 43 TOTAL 21 31 42 94
- 14. Ej. (Continuación) 3. En tercer lugar se debe calcular el estadístico de prueba Uso de tabla ji-cuadrado La tabla de ji-cuadrado tiene en la primera columna los grados de libertad y en la primera fila la probabilidad asociada a valores mayores a un determinado valor del estadístico Grados de libertad (gl)=(nº de filas–1)x(nº de columnas–1) Así, en nuestro ejemplo, en que hay 2 filas y 3 columnas, los grados de libertad serán: gl=(2-1)x(3-1)=2 23.5 2.19 )2.1914( 8.22 )8.2228( 2.14 )2.1416( 8.16 )8.1615( 6.9 )6.913( 4.11 )4.118()( 2222222 2 i ii e eo x
- 15. Ej. (Continuación) Al comienzo elegimos un nivel de significación alfa=0,05. Entonces un valor de tabla para x2 asociado a 2 grados de libertad y alfa 0,05 es 5,99. Por lo tanto, como en el gráfico 2 vemos que 5,23 se encuentra a la izquierda de 5,99, la probabilidad asociada a valores superiores a 5,23 es mayor que alfa (0,05).
- 16. Ej. (Continuación) Según esto, debemos aceptar la hipótesis nula que plantea que las variables “uso de cinturón de seguridad” y “nivel socioeconómico” son independientes. Limitación: como norma general, se exige que el 80% de las celdas en una tabla de asociación tengan valores esperados mayores de 5.