Seleccionar las opciones de análisis para Potencia y tamaño de la muestra para 2 varianzas

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Seleccione la hipótesis alternativa, especifique el nivel de significancia o seleccione el método para la prueba.

Hipótesis alterna

En Hipótesis alterna, seleccione la hipótesis que desea probar:
  • Menor que: Utilice esta prueba unilateral para determinar si la desviación estándar o la varianza de una población es menor que la desviación estándar o la varianza de otra población. Esta prueba unilateral confiere mayor potencia, pero no puede detectar si la desviación estándar o la varianza de una población es mayor que la desviación estándar o la varianza de otra población. Si selecciona esta opción, ingrese valores menores que 1 en Relaciones en el cuadro de diálogo Potencia y tamaño de la muestra para 2 varianzas.

    Por ejemplo, un analista utiliza esta prueba unilateral para determinar si la desviación estándar del rendimiento de una nueva máquina es menor que la desviación estándar del rendimiento de la máquina vieja. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la relación en las desviaciones estándar es menor que 1, pero no puede detectar si la relación es mayor que 1.

  • No es igual a: Utilice esta prueba bilateral para determinar si las desviaciones estándar o las varianzas de dos poblaciones no son iguales. Esta prueba bilateral puede detectar si la desviación estándar o la varianza de una población es menor o mayor que la desviación estándar o la varianza de otra población, pero tiene menos potencia que una prueba unilateral.

    Por ejemplo, un consultor de salud desea comparar las varianzas en las calificaciones de satisfacción de los pacientes de dos hospitales. Puesto que cualquier diferencia en las varianzas es importante, el consultor utiliza esta prueba bilateral para determinar si la varianza en una ubicación es mayor o menor que en la otra ubicación.

  • Mayor que: Utilice esta prueba unilateral para determinar si la desviación estándar o la varianza de una población es mayor que la desviación estándar o la varianza de otra población. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la desviación estándar o la varianza de una población es menor que la desviación estándar o la varianza de otra población. Si selecciona esta opción, ingrese valores mayores que 1 en Relaciones en el cuadro de diálogo Potencia y tamaño de la muestra para 2 varianzas.

    Por ejemplo, un analista prueba si la varianza en una vieja máquina de extrusión es mayor que la varianza en una nueva máquina de extrusión. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la relación es mayor que 1, pero no puede detectar si la relación es menor que 1.

Para obtener más información sobre la selección de una hipótesis alternativa unilateral o bilateral, vaya a Acerca de las hipótesis nula y alternativa.

Nivel de significancia

Utilice el nivel de significancia para minimizar el valor de potencia de la prueba cuando la hipótesis nula (H0) sea verdadera. Con valores más altos de nivel de significancia, la prueba tiene más potencia, pero también aumenta la probabilidad de cometer un error tipo I, que consiste en rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica que el riesgo de concluir que existe una diferencia (cuando, en realidad, no existe ninguna diferencia) es de 5%. También indica que la potencia de la prueba es de 0.05 cuando no hay diferencia.
  • Elija un nivel de significancia más alto, como por ejemplo 0.10, para estar más seguro de detectar cualquier diferencia que pueda existir. Por ejemplo, un ingeniero especializado en calidad compara la estabilidad de nuevos rodamientos de esferas con la estabilidad de los rodamientos actuales. El ingeniero debe estar sumamente seguro de que los nuevos rodamientos de esferas son estables, porque rodamientos inestables podrían causar un desastre. Por lo tanto, escoge un nivel de significancia de 0.10 para estar más seguro de detectar cualquier posible diferencia en la estabilidad de los rodamientos.
  • Elija un nivel de significancia más bajo, como por ejemplo 0.01, para estar más seguro de detectar solo una diferencia que realmente exista. Por ejemplo, un científico de una compañía farmacéutica debe estar muy seguro de que la afirmación de que el nuevo medicamento de la empresa reduce los síntomas es verdadera. El científico escoge un nivel de significancia de 0.01 para estar más seguro de que existe una diferencia significativa en los síntomas.

Método

Seleccione el método que Minitab utiliza para analizar los datos. La prueba F se basa en la distribución normal y es exacta solo para datos distribuidos normalmente. Cualquier desviación con respecto a la normalidad puede hacer que esta prueba produzca resultados inexactos. Sin embargo, si los datos siguen la distribución normal, entonces la prueba F comúnmente es más poderosa que la prueba de Levene.

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