Interpretar los resultados clave para Tasa de Poisson para 1 muestra

Complete los siguientes pasos para interpretar una prueba de tasa de Poisson de 1 muestra. La salida clave incluye la tasa de ocurrencia, el intervalo de confianza y el valor p.

Paso 1: Determinar un intervalo de confianza para la tasa de ocurrencia de la población

Primero, considere la tasa de la muestra y luego examine el intervalo de confianza.

La tasa de la muestra de un evento es una estimación de la tasa de ese evento para la población. Puesto que la tasa de la muestra se basa en los datos de una muestra y no en toda la población, es improbable que la tasa de la muestra sea igual a la tasa de ocurrencia de la población. Para estimar mejor la tasa de ocurrencia de la población, utilice el intervalo de confianza.

El intervalo de confianza proporciona un rango de valores probables para la tasa de ocurrencia de la población. Por ejemplo, un nivel de confianza de 95% indica que si usted toma 100 muestras aleatorias de la población, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras produzcan intervalos que contengan la tasa de población. El intervalo de confianza ayuda a evaluar la significancia práctica de los resultados. Utilice su conocimiento especializado para determinar si el intervalo de confianza incluye valores que tienen significancia práctica para su situación. Si el intervalo es demasiado amplio para ser útil, considere aumentar el tamaño de la muestra. Para obtener más información, vaya a Maneras de obtener un intervalo de confianza más preciso.

Estadísticas descriptivas Total de Tasa de N ocurrencias muestra IC de 95% para λ 30 598 19.9333 (18.3675, 21.5970)
Resultados clave: Tasa de la muestra, IC de 95%

En estos resultados, la estimación de la tasa de ocurrencia de la población para el número de quejas de clientes por día es aproximadamente 19.93. Usted puede estar 95% seguro de que la tasa de ocurrencia de la población está entre aproximadamente 18.37 y 21.6.

Paso 2: Determinar si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos

Para determinar si la diferencia entre la tasa de la población y la tasa hipotética es estadísticamente significativa, compare el valor p con el nivel de significancia. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe una diferencia cuando no hay una diferencia real.
Valor p ≤ α: La diferencia entre las tasas es estadísticamente significativa (Rechazar H0)
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, la decisión es rechazar la hipótesis nula. Usted puede concluir que la diferencia entre la tasa de la población y la tasa hipotética es estadísticamente significativa. Utilice su conocimiento especializado para determinar si la diferencia es significativa desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Significancia estadística y práctica.
Valor p > α: La diferencia entre las tasas no es estadísticamente significativa (No puede rechazar H0)
Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, la decisión es que no se puede rechazar la hipótesis nula. Usted no tiene suficiente evidencia para concluir que la diferencia entre la tasa de la población y la tasa hipotética es estadísticamente significativa. Debe asegurarse de que su prueba tenga suficiente potencia para detectar una diferencia que es significativa desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Potencia y tamaño de la muestra para tasa de Poisson de 1 muestra.
Prueba Hipótesis nula H₀: λ = 10 Hipótesis alterna H₁: λ > 10

Valor p 0.000

Resultado clave: Valor p

En estos resultados, la hipótesis nula indica que la tasa es 10 quejas por día. Puesto que el valor p de 0.00 es menor que el nivel de significancia de 0.05, el gerente rechaza la hipótesis nula y concluye que la tasa de quejas es mayor que 10 quejas por día.

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