Consideraciones acerca de los datos para Tasa de Poisson para 2 muestras

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos de la muestra se deben seleccionar aleatoriamente

En estadística, las muestras aleatorias se utilizan para hacer generalizaciones, o inferencias, sobre una población. Si sus datos no se recopilan aleatoriamente, sus resultados podrían no representar la población. Para obtener más información, vaya a Aleatoriedad en las muestras de datos.

Los datos deben ser conteos por unidad, tales como el número de llamadas por hora a un centro de llamadas o el número de defectos por unidad en un envío

Si sus datos clasifican cada observación en una de dos categorías, tales como pasa/no pasa, utilice 2 proporciones. Para obtener más información sobre tipos de datos, vaya a Tipos de datos que pueden analizarse con una prueba de hipótesis.

Cada observación debe ser independiente de todas las demás observaciones

Para que las observaciones sean independientes, la probabilidad de un resultado en particular no depende de ningún resultado anterior. Por ejemplo, si usted selecciona dos partes y registra si son defectuosas o no, el resultado de la segunda parte no debe depender del resultado de la primera. Si sus observaciones no son independientes, sus resultados podrían no ser válidos.

Determinar un tamaño de muestra adecuado
Su muestra debe ser suficientemente grande, de forma que lo siguiente sea verdadero:
  • Las estimaciones tienen suficiente precisión.
  • Los intervalos de confianza son suficientemente estrechos como para ser útiles.
  • Usted tiene protección adecuada contra errores tipo I y tipo II.
Para determinar el tamaño de muestra adecuado para su prueba de hipótesis, vaya a Potencia y tamaño de la muestra para tasa de Poisson de 2 muestras.
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