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Introducción a la estadística empresarial

11.3 Prueba de bondad de ajuste

Introducción a la estadística empresarial11.3 Prueba de bondad de ajuste

En este tipo de prueba de hipótesis se determina si los datos “se ajustan” a una determinada distribución o no. Por ejemplo, puede sospechar que sus datos desconocidos se ajustan a una distribución binomial. Se utiliza una prueba de chi-cuadrado (lo que significa que la distribución para la prueba de hipótesis es chi-cuadrado) para determinar si hay un ajuste o no. Las hipótesis nula y alternativa de esta prueba se pueden escribir en oraciones o plantear como ecuaciones o desigualdades.

El estadístico de prueba para una prueba de bondad de ajuste es:

Σ k (OE) 2 E Σ k (OE) 2 E

donde:

  • O = valores observados (datos)
  • E = valores esperados (de la teoría)
  • k = el número de celdas o categorías de datos diferentes

Los valores observados son los valores de los datos y los valores esperados son los valores que se esperarían obtener si la hipótesis nula fuera cierta. Hay n términos de la forma (OE) 2 E (OE) 2 E .

El número de grados de libertad es df = (número de categorías – 1).

La prueba de bondad de ajuste es casi siempre de cola derecha. Si los valores observados y los correspondientes valores esperados no se aproximan entre sí, el estadístico de prueba puede ser muy grande y se situará en la cola derecha de la curva de chi-cuadrado.

Nota

El número de valores esperados dentro de cada celda debe ser al menos cinco para poder utilizar esta prueba.

Ejemplo 11.4

El ausentismo de los estudiantes universitarios a las clases de Matemáticas es una de las principales preocupaciones de los instructores de Matemáticas, ya que ausentarse de clase parece aumentar la tasa de abandono. Supongamos que se realiza un estudio para determinar si la tasa real de ausentismo de los estudiantes sigue la percepción del profesorado. El profesorado esperaba que un grupo de 100 estudiantes se ausentara de clase según se indica en la Tabla 11.1.

Número de ausencias por trimestre Número previsto de estudiantes
0–2 50
3–5 30
6–8 12
9–11 6
12+ 2
Tabla 11.1

Luego, se realizó una encuesta aleatoria en todos los cursos de Matemáticas para determinar el número real (observado) de ausencias en un curso. El gráfico de la Tabla 11.2 muestra los resultados de esa encuesta.

Número de ausencias por trimestre Número real de estudiantes
0–2 35
3–5 40
6–8 20
9–11 1
12+ 4
Tabla 11.2


Determine las hipótesis nula y alternativa necesarias para realizar una prueba de bondad de ajuste.

H0: El ausentismo de los estudiantes se ajusta a la percepción del profesorado.


La hipótesis alternativa es la opuesta a la hipótesis nula.

Ha: El ausentismo de los estudiantes no se ajusta a la percepción del profesorado.

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a. ¿Puede utilizar la información tal y como aparece en los gráficos para realizar la prueba de bondad de ajuste?

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b. ¿Cuál es el número de grados de libertad (df)?

Inténtelo 11.4

El gerente de una fábrica necesita saber cuántos productos son defectuosos frente a cuántos se producen. El número de defectos previstos figura en la Tabla 11.5.

Número producido Número defectuoso
0–100 5
101–200 6
201–300 7
301–400 8
401–500 10
Tabla 11.5

Se tomó una muestra aleatoria para determinar el número real de defectos. La Tabla 11.6 muestra los resultados de la encuesta.

Número producido Número defectuoso
0–100 5
101–200 7
201–300 8
301–400 9
401–500 11
Tabla 11.6

Indique las hipótesis nula y alternativa necesarias para llevar a cabo una prueba de bondad de ajuste, e indique los grados de libertad.

Ejemplo 11.5

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Los empleadores quieren saber qué días de la semana se ausentan los empleados en una semana laboral de cinco días. La mayoría de los empleadores quiere creer que los empleados se ausentan por igual durante la semana. Supongamos que se pregunta a una muestra aleatoria de 60 gerentes qué día de la semana tienen el mayor número de ausencias de empleados. Los resultados se distribuyeron como en la Tabla 11.7. Para la población de empleados, ¿los días de mayor número de ausencias se producen con igual frecuencia durante una semana laboral de cinco días? Pruebe con un nivel de significación del 5 %.

Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes
Número de ausencias 15 12 9 9 15
Tabla 11.7 Día de la semana en que los empleados estuvieron más ausentes

Inténtelo 11.5

Los maestros quieren saber qué noche de la semana sus estudiantes hacen la mayor parte de las tareas para la casa. La mayoría de los maestros piensan que los estudiantes hacen las tareas para la casa por igual a lo largo de la semana. Supongamos que se pregunta a una muestra aleatoria de 56 estudiantes en qué noche de la semana hacen más tareas para la casa. Los resultados se distribuyeron como en la Tabla 11.8.

Domingo Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado
Número de estudiantes 11 8 10 7 10 5 5
Tabla 11.8

De la población de estudiantes, ¿las noches en las que el mayor número de estudiantes hace la mayoría de sus tareas para la casa ocurren con igual frecuencia durante una semana? ¿Qué tipo de prueba de hipótesis debe utilizar?

Ejemplo 11.6

Un estudio indica que el número de televisores que tienen las familias estadounidenses se distribuye (esta es la distribución dada para la población estadounidense) como en la Tabla 11.9.

Número de televisores Porcentaje
0 10
1 16
2 55
3 11
4+ 8
Tabla 11.9

La tabla contiene los porcentajes esperados (E).

Una muestra aleatoria de 600 familias del extremo oeste de Estados Unidos dio como resultado los datos que figuran en la Tabla 11.10.

Número de televisores Frecuencia
0 66
1 119
2 340
3 60
4+ 15
Total = 600
Tabla 11.10

La tabla contiene los valores de frecuencia observados (O).

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Al nivel de significación del 1 %, ¿parece que la distribución del “número de televisores” de las familias del extremo oeste de Estados Unidos es diferente de la distribución de la población estadounidense en su conjunto?

Inténtelo 11.6

El porcentaje esperado del número de mascotas que tienen los estudiantes en sus hogares se distribuye (es la distribución dada para la población estudiantil de Estados Unidos) como en la Tabla 11.12.

Número de mascotas Porcentaje
0 18
1 25
2 30
3 18
4+ 9
Tabla 11.12

Una muestra aleatoria de 1.000 estudiantes del este de Estados Unidos dio como resultado los datos que figuran en la Tabla 11.13.

Número de mascotas Frecuencia
0 210
1 240
2 320
3 140
4+ 90
Tabla 11.13

Al nivel de significación del 1 %, ¿parece que la distribución “número de mascotas” de los estudiantes del este de Estados Unidos es diferente de la distribución para el conjunto de la población estudiantil de Estados Unidos?

Ejemplo 11.7

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Supongamos que lanza dos monedas 100 veces. Los resultados son 20 HH, 27 HT, 30 TH y 23 TT. ¿Las monedas son imparciales? Pruebe con un nivel de significación del 5 %.

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