Omitir e ir al contenidoIr a la página de accesibilidad
Introducción a la estadística

9.3 Distribución necesaria para la comprobación de la hipótesis

Introducción a la estadística9.3 Distribución necesaria para la comprobación de la hipótesis

9.3 Distribución necesaria para la comprobación de la hipótesis

A principios del curso, hemos hablado de las distribuciones de muestreo. Las distribuciones particulares están asociadas a la comprobación de hipótesis. Realice pruebas de una media poblacional utilizando una distribución normal o una distribución t de Student (recuerde, utilice una distribución t de Student cuando la desviación típica de la población sea desconocida y la distribución de la media de la muestra sea aproximadamente normal). Realizamos pruebas de una proporción poblacional utilizando una distribución normal (normalmente n es grande).

Si se está probando la media de una sola población, la distribución para la prueba es para las medias:

X ¯ ~N( μ X , σ X n ) X ¯ ~N( μ X , σ X n ) o t de t de

El parámetro de la población es μ. El valor estimado (estimación puntual) para μ es x ¯ x ¯ , la media de la muestra.

Si está probando una sola proporción de la población, la distribución para la prueba es para proporciones o porcentajes:

P ′ ~N( valor, valor⋅q n ) P ′ ~N( valor, valor⋅q n )

El parámetro poblacional es p. El valor estimado (estimación puntual) de p es p′. p′ = x n x n donde x es el número de aciertos y n es el tamaño de la muestra.

Supuestos

Cuando se realiza una prueba de hipótesis de una única media poblacional μ utilizando una distribución t de estudiantes (a menudo llamada prueba t), hay supuestos fundamentales que deben cumplirse para que la prueba funcione correctamente. Sus datos deben ser una muestra aleatoria simple que provenga de una población que se distribuya de forma normal aproximadamente. Se utiliza la desviación típica de la muestra para aproximar la desviación típica de la población (tenga en cuenta que si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, una prueba t funcionará incluso si la población no está distribuida de forma aproximadamente normal).

Cuando se realiza una prueba de hipótesis de una única media poblacional μ utilizando una distribución normal (a menudo denominada prueba z) , se toma una muestra aleatoria simple de la población. La población que está probando se distribuye normalmente o el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande. Se conoce el valor de la desviación típica de la población que, en realidad, pocas veces se conoce.

Cuando se realiza una prueba de hipótesis de una única proporción poblacional p, se toma una muestra aleatoria simple de la población. Debe cumplir las condiciones de una distribución binomial que son: hay un cierto número n de ensayos independientes, los resultados de cualquier ensayo son aciertos o fallos, y cada ensayo tiene la misma probabilidad de un acierto p. La forma de la distribución binomial tiene que ser similar a la forma de la distribución normal. Para ello, las cantidades np y nq deben ser ambas mayores que cinco (np > 5 y nq > 5). Entonces la distribución binomial de una proporción muestral (estimada) puede aproximarse por la distribución normal con μ = p y σ= pq n σ= pq n . Recuerde que q = 1 - p.

Cita/Atribución
Reutilización y redistribución de este contenido en formato digital o impreso:
  • Este libro no puede ser utilizado en la formación de grandes modelos de lenguaje ni incorporado de otra manera en grandes modelos de lenguaje u ofertas de IA generativa sin el permiso previo por escrito de OpenStax.
  • Este libro utiliza la Creative Commons Attribution License, lo que significa que puede reutilizar y modificar el material únicamente con fines no comerciales, debe atribuir a OpenStax y debe distribuir cualquier obra derivada bajo la misma licencia.
  • Cualquier impresión comercial de este libro de texto, incluido el uso de una impresora local o personalizada, debe ser aprobada por OpenStax y proporcionarse la cita adecuada.
  • Las imágenes, actividades, evaluaciones y componentes similares de este libro protegidos por derechos de autor de OpenStax están sujetos a la misma licencia: CC-BY-NC-SA. Pueden utilizarse con fines no comerciales siempre que se otorgue el crédito correspondiente. El uso comercial requiere autorización.
  • Solicitudes de permiso: Cualquier persona que desee incorporar este contenido (incluidos texto, imágenes y otros componentes) a grandes modelos de lenguaje o LLMs, utilizarlo en productos o servicios de IA, emplearlo con fines comerciales (incluso en formato impreso) o que tenga preguntas sobre otro caso de uso, puede completar nuestro formulario de solicitud de reutilización.
Información de atribución
  • Si redistribuye todo o parte de este libro en formato impreso sin fines comerciales, debe incluir en cada página física la siguiente atribución:
    Acceso gratis en https://openstax.org/books/introducci%C3%B3n-estad%C3%ADstica/pages/1-introduccion
  • Si redistribuye todo o parte de este libro en formato digital sin fines comerciales, entonces por cada página que incluya contenido de OpenStax, debe licenciar la obra derivada bajo la misma licencia CC-BY-NC-SA que la original e incluir en cada vista de la página digital la siguiente atribución:
    Acceso gratuito en https://openstax.org/books/introducci%C3%B3n-estad%C3%ADstica/pages/1-introduccion
Información sobre citas

La siguiente información incluye los detalles necesarios para crear una cita utilizando los estilos principales (APA, MLA, etc.). Debe reformatear y organizar la información según sea necesario para cumplir con los requisitos del estilo. Utilice la información que aparece a continuación para generar una cita. Recomendamos utilizar una herramienta de citas como this one.

© 28 ene. 2022 OpenStax. El contenido de los libros de texto que produce OpenStax tiene una licencia de Creative Commons Attribution License. El nombre de OpenStax, el logotipo de OpenStax, las portadas de libros de OpenStax, el nombre de OpenStax CNX y el logotipo de OpenStax CNX, así como el nombre y el logotipo de Rice University (incluidas sus marcas denominativas), no están sujetos a la licencia de Creative Commons y no se pueden reproducir sin el previo y expreso consentimiento por escrito de Rice University.