Ejemplo de 2 proporciones

Un funcionario de ayuda financiera de una universidad toma una muestra de estudiantes de pregrado para determinar si los estudiantes de sexo masculino o femenino tienen más probabilidades de conseguir un empleo en el verano. De los 802 estudiantes masculinos incluidos en la muestra, 725 consiguieron un empleo en el verano y 573 de 712 estudiantes femeninos incluidos en la muestra obtuvieron un empleo.

El funcionario realiza una prueba de 2 proporciones para determinar si los estudiantes de sexo masculino o femenino tienen mayor probabilidad de conseguir un empleo en el verano.

  1. Elija Estadísticas > Estadísticas básicas > 2 Proporciones.
  2. En la lista desplegable, seleccione Datos resumidos.
  3. En Muestra 1, ingrese 725 para Número de eventos y 802 para Número de ensayos.
  4. En Muestra 2, ingrese 573 para Número de eventos y 712 para Número de ensayos.
  5. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

La hipótesis nula indica que la diferencia en la proporción de estudiantes masculinos y la proporción de estudiantes femeninos que consiguieron un empleo de verano es 0. Puesto que el valor p es 0.000, que es menor que el nivel de significancia de 0.05, el funcionario de ayuda financiera rechaza la hipótesis nula. Los resultados indican que hay una diferencia entre la proporción de estudiantes de sexo masculino que consiguieron un empleo de verano y la proporción de estudiantes de sexo femenino que obtuvieron un empleo de verano.

Prueba e IC para dos proporciones

Método p₁: proporción donde Muestra 1 = Evento p₂: proporción donde Muestra 2 = Evento Diferencia: p₁ - p₂
Estadísticas descriptivas Muestra N Evento Muestra p Muestra 1 802 725 0.903990 Muestra 2 712 573 0.804775
Estimación de la diferencia IC de 95% para la Diferencia diferencia 0.0992147 (0.063671, 0.134759) IC basado en la aproximación a la normal
Prueba Hipótesis nula H₀: p₁ - p₂ = 0 Hipótesis alterna H₁: p₁ - p₂ ≠ 0
Método Valor Z Valor p Aproximación normal 5.47 0.000 Exacta de Fisher 0.000
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