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Especifique el nivel de confianza para el intervalo de confianza o defina la hipótesis alternativa.

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 desviación estándar de la población o la varianza 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 desviación estándar de la población o la varianza de la población.

Hipótesis alterna

Desviación estándar o varianza < desviación estándar o varianza hipotética

Utilice esta prueba unilateral para determinar si la desviación estándar o la varianza de la población es menor que la desviación estándar hipotética o la varianza hipotética y obtener un borde superior. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la desviación estándar o la varianza de la población es mayor que el valor hipotético.

Por ejemplo, un analista de logística utiliza esta prueba unilateral para determinar si la desviación estándar de pesos de envío es menor que 8.8 kg. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para determinar si la desviación estándar es menor que 8.8, pero no puede detectar si la desviación estándar es mayor que 8.8.

Desviación estándar o varianza ≠ desviación estándar o varianza hipotética

Utilice esta prueba bilateral para determinar si la desviación estándar o la varianza de la población difiere de la desviación estándar hipotética o la varianza 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 analista de calidad prueba si la varianza de los volúmenes de llenado es diferente del objetivo de 2.5. Puesto que cualquier diferencia respecto del objetivo es importante, el analista prueba si la diferencia es mayor o menor que el objetivo.

Desviación estándar o varianza > desviación estándar o varianza hipotética

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

Por ejemplo, un analista utiliza esta prueba unilateral para determinar si la desviación estándar de diámetros de tubos es mayor que 2 mm. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para determinar si la varianza es mayor que 2 mm, pero no puede determinar si la varianza es menor que 2 mm.

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

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