Seleccionar las opciones de análisis para 1 proporción

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Especifique el nivel de confianza para el intervalo de confianza, defina la hipótesis alternativa o especifique el método para la prueba y el intervalo de confianza.

Nivel de confianza

En Nivel de confianza, ingrese el nivel de confianza para el intervalo de confianza.

Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que si usted toma 100 muestras aleatorias de la población, los intervalos de confianza para aproximadamente 95 de las muestras incluirán el parámetro de población.

Para un conjunto determinado de datos, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo de confianza más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo de confianza más amplio. La amplitud del intervalo también tiende a disminuir con tamaños de muestra más grandes. Por lo tanto, convendría usar un nivel de confianza que no sea 95%, dependiendo del tamaño de la muestra.
  • Si el tamaño de la muestra es pequeño, un intervalo de confianza de 95% pudiera ser demasiado amplio para ser útil. Con un nivel de confianza más bajo, como 90%, se obtiene un intervalo más estrecho. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo incluya la proporción de la población disminuye.
  • Si el tamaño de la muestra es grande, considere usar un nivel de confianza más alto, como 99%. Con una muestra grande, un nivel de confianza de 99% aún podría producir un intervalo razonablemente estrecho, aumentando al mismo tiempo la probabilidad de que el intervalo incluya la proporción de la población.

Hipótesis alterna

En Hipótesis alterna, seleccione la hipótesis que desea probar:

Proporción < proporción hipotética

Utilice esta prueba unilateral para determinar si la proporción de la población es menor que la proporción hipotética y obtener un borde superior. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la proporción de la población es mayor que la proporción hipotética.

Por ejemplo, un ingeniero utiliza esta prueba unilateral para determinar si la proporción de partes defectuosas es menor que 0.001 (0.1%). Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para determinar si la proporción es menor que 0.001, pero no puede detectar si la proporción es mayor que 0.001.

Proporción ≠ proporción hipotética

Utilice esta prueba bilateral para determinar si la proporción de la población difiere de la proporción hipotética y obtener un intervalo de confianza bilateral. Una prueba bilateral puede detectar diferencias que son menores o mayores que el valor hipotético, pero tiene menos potencia que una prueba unilateral.

Por ejemplo, un gerente de banco prueba si la proporción de clientes que tienen cuentas de ahorro este año difiere de la proporción del año pasado, 0.57 (57%). Puesto que cualquier diferencia respecto a la proporción del año pasado es importante, el gerente utiliza esta prueba bilateral para determinar si la proporción de este año es mayor o menor que la proporción del año pasado.

Proporción > proporción hipotética

Utilice esta prueba unilateral para determinar si la proporción de la población es mayor que la proporción hipotética y obtener un borde inferior. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la proporción de la población es menor que la proporción hipotética.

Por ejemplo, un analista de calidad utiliza esta prueba unilateral para determinar si la proporción de interruptores eléctricos aceptables es mayor que 0.98. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para determinar si la proporción es mayor que 0.98, pero no puede determinar si la proporción es menor que 0.98.

Para obtener más información sobre la selección de una hipótesis alternativa unilateral o bilateral, vaya a Acerca de las hipótesis nula y alternativa.

Método

En Método, seleccione el método que se utilizará para calcular la prueba de hipótesis y el intervalo de confianza. Por opción predeterminada, Minitab utiliza el método exacto porque es más preciso y potente. Sin embargo, muchos libros de texto de estadística usan el método de aproximación a la normal porque es más fácil para los estudiantes calcularlo de forma manual.

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