Consideraciones acerca de los datos para Prueba de bondad de ajuste para Poisson

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

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 usted tiene datos continuos, tales como longitud, peso o temperatura, y desea determinar si los datos siguen una distribución normal, utilice Prueba de normalidad.

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 conteos esperados de cada categoría no deben ser demasiado pequeños

Si los conteos esperados (también llamados frecuencias esperadas) de cualquier categoría son menores que 5, los resultados de la prueba pudieran no ser válidos. Si los conteos esperados de una categoría son demasiado bajos, usted podría combinar esa categoría con categorías adyacentes para alcanzar el conteo esperado mínimo.

Por ejemplo, un departamento de finanzas tiene cinco categorías para clasificar la cantidad de días que las facturas permanecen vencidas: 15 o menos, 16–30, 31–45, 46–60 y 60 o más. La categoría de 60 días o más tiene un conteo esperado bajo, de modo que el departamento de finanzas la combina con la categoría de 46–60 días para crear una categoría combinada de 45 días o más.

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