Gráficas para Prueba de equivalencia de 2 muestras

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada gráfica que se proporciona con la prueba de equivalencia de 2 muestras.

Gráfica de equivalencia

Una gráfica de equivalencia muestra los límites de equivalencia, el intervalo de confianza para equivalencia y la decisión de si se puede afirmar que existe equivalencia.

Interpretación

Utilice la gráfica de equivalencia para ver un resumen gráfico de los resultados de la prueba y determinar si puede afirmar que existe equivalencia.

Compare el intervalo de confianza con los límites de equivalencia. Si el intervalo de confianza está completamente dentro de los límites de equivalencia, usted puede afirmar que la media de la población de la prueba es equivalente a la media de la población de referencia. Si parte del intervalo de confianza está fuera de los límites de equivalencia, no puede afirmar equivalencia.

En estos resultados, el intervalo de confianza de 95% está completamente dentro del intervalo de equivalencia definido por el límite de equivalencia inferior (LEI) y el límite de equivalencia superior (LES). Por lo tanto, usted puede concluir que la media de la prueba es equivalente a la media de referencia.

Histograma

Un histograma divide valores de la muestra entre muchos intervalos y representa la frecuencia de los valores de los datos en cada intervalo con una barra.

Interpretación

Utilice histogramas para evaluar la forma y dispersión de los datos. Los histogramas funcionan mejor cuando el tamaño de la muestra es mayor que 20.

Datos asimétricos

Determine si sus datos parecen ser asimétricos.Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubica hacia la parte superior o inferior de la gráfica. A menudo, es más fácil identificar la asimetría con una gráfica de caja o un histograma.

Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda

Por ejemplo, el histograma con asimetría hacia la derecha muestra datos sobre salario. Muchos empleados reciben una cantidad relativamente pequeña, mientras que cada vez menos empleados reciben grandes salarios. El histograma con asimetría a la izquierda muestra datos de tasa de falla. Unos pocos elementos fallan antes, mientras que un número creciente de elementos falla posteriormente.

Los datos que son marcadamente asimétricos pueden afectar la validez de los resultados de la prueba si su muestra es pequeña (< 20 valores). Si sus datos son marcadamente asimétricos y tiene una muestra pequeña, considere aumentar el tamaño de la muestra.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son puntos de datos que están muy alejados de la mayoría de los demás datos, pueden afectar considerablemente sus resultados. Es más fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En un histograma, barras aisladas en los extremos sugieren posibles valores atípicos.

Usted debe tratar de identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los datos que estén asociados a causas especiales y repetir el análisis. Para obtener más información sobre causas especiales, vaya a Uso de gráficas de control para detectar la variación de causa común y la variación por causas especiales.

Gráfica de valores individuales

Una gráfica de valores individuales muestra los valores individuales de la muestra en una columna horizontal. Cada círculo representa una observación. Una gráfica de valores individuales es útil cuando usted tiene relativamente pocas observaciones y desea evaluar el efecto de cada observación.

Interpretación

Datos asimétricos

Determine si sus datos parecen ser asimétricos.Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubica hacia la parte superior o inferior de la gráfica. A menudo, es más fácil identificar la asimetría con una gráfica de caja o un histograma.

Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda

Por ejemplo, la gráfica de valores individuales con asimetría hacia la derecha muestra datos sobre salario. Muchos empleados reciben una cantidad relativamente pequeña, mientras que cada vez menos empleados reciben grandes salarios. La gráfica de valores individuales con asimetría a la izquierda muestra datos de tasa de falla. Unos pocos elementos fallan antes, mientras que un número creciente de elementos falla posteriormente.

Los datos que son marcadamente asimétricos pueden afectar la validez de los resultados de la prueba si su muestra es pequeña (< 20 valores). Si sus datos son marcadamente asimétricos y tiene una muestra pequeña, considere aumentar el tamaño de la muestra.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son puntos de datos que están muy alejados de la mayoría de los demás datos, pueden afectar considerablemente sus resultados. Es más fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En una gráfica de valores individuales, valores de datos extrañamente bajos o altos sugieren posibles valores atípicos.

Usted debe tratar de identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los datos que estén asociados a causas especiales y repetir el análisis. Para obtener más información sobre causas especiales, vaya a Uso de gráficas de control para detectar la variación de causa común y la variación por causas especiales.

Gráfica de caja

La gráfica de caja proporciona un resumen gráfico de la distribución de cada muestra en la que se aprecia su forma, tendencia central y variabilidad. Esto permite una fácil comparación de los grupos.

Interpretación

Utilice una gráfica de caja para examinar la dispersión de los datos e identificar cualquier posible valor atípico. Las gráficas de caja funcionan mejor cuando el tamaño de la muestra es mayor que 20.

Datos asimétricos

Determine si sus datos parecen ser asimétricos.Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubica hacia la parte superior o inferior de la gráfica. A menudo, es más fácil identificar la asimetría con una gráfica de caja o un histograma.

Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda

Por ejemplo, la gráfica de caja con asimetría hacia la derecha muestra datos sobre salario. Muchos empleados reciben una cantidad relativamente pequeña, mientras que cada vez menos empleados reciben grandes salarios. La gráfica de caja con asimetría a la izquierda muestra datos de tasa de falla. Unos pocos elementos fallan antes, mientras que un número creciente de elementos falla posteriormente.

Los datos que son marcadamente asimétricos pueden afectar la validez de los resultados de la prueba si su muestra es pequeña (< 20 valores). Si sus datos son marcadamente asimétricos y tiene una muestra pequeña, considere aumentar el tamaño de la muestra.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son puntos de datos que están muy alejados de la mayoría de los demás datos, pueden afectar considerablemente sus resultados. Es más fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En una gráfica de caja, los valores atípicos se identifican con asteriscos (*).

Usted debe tratar de identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los datos que estén asociados a causas especiales y repetir el análisis. Para obtener más información sobre causas especiales, vaya a Uso de gráficas de control para detectar la variación de causa común y la variación por causas especiales.

Varianzas iguales (opcional)

Compare la dispersión de los datos

Por opción predeterminada, la prueba de equivalencia no presupone que las varianzas de cada grupo sean iguales. Sin embargo, si usted seleccionó la opción Presuponer varianzas iguales para la prueba, compare las gráficas de cada grupo para asegurar que la dispersión de los datos sea similar. Si la dispersión difiere considerablemente, no debe presuponer varianzas iguales cuando realiza la prueba.
Nota

Para verificar formalmente varianzas iguales, utilice la prueba de 2 varianzas.

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