Ejemplo de Tasa de Poisson para 2 muestras

Un analista que trabaja para el servicio postal desea comparar el número de visitas de los clientes en dos oficinas postales. El analista cuenta el número de clientes que visitan cada oficina durante 40 días hábiles.

El analista realiza una prueba de tasa de Poisson para 2 muestras para determinar si la tasa diaria de visitas de los clientes difiere entre las dos oficinas postales.

  1. Abra los datos de muestra, VisitasOficPostal.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Estadísticas básicas > Tasa de Poisson de 2 muestras.
  3. En la lista desplegable, seleccione Cada muestra está en su columna.
  4. En Muestra 1 ingrese Sucursal A.
  5. En Muestra 2, ingrese Sucursal B.
  6. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

La hipótesis nula indica que la diferencia en la tasa diaria de visitas de clientes entre las dos oficinas postales es 0. Puesto que el valor p de 0.031 es menor que el nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05, el analista rechaza la hipótesis nula y concluye que la tasa diaria de visitas de clientes es diferente entre las dos oficinas postales. El IC de 95% indica que la Oficina B probablemente tenga una tasa de visitas de clientes más alta que la Oficina A.

Prueba e IC para tasas de Poisson de dos muestras: Sucursal A, Sucursal B

Método λ₁: Tasa de Poisson de Sucursal A λ₂: Tasa de Poisson de Sucursal B Diferencia: λ₁ - λ₂
Estadísticas descriptivas Total de Tasa de Muestra N ocurrencias muestra Sucursal A 40 9983 249.575 Sucursal B 40 10291 257.275
Estimación de la diferencia Diferencia IC de 95% para la estimada diferencia -7.7 (-14.6768, -0.723175)
Prueba Hipótesis nula H₀: λ₁ - λ₂ = 0 Hipótesis alterna H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0
Método Valor Z Valor p Exacta 0.031 Aproximación normal -2.16 0.031
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