Interpretar los resultados clave para la Prueba de aleatorización para proporción de 1 muestra

Complete los siguientes pasos para interpretar una prueba de aleatorización para proporción de 1 muestra. La salida clave incluye el histograma y el valor p.

Paso 1: Examinar la forma de la distribución bootstrap

Utilice el histograma para examinar la forma de la distribución bootstrap. La distribución bootstrap es la distribución de las medias de cada muestra repetida. La distribución bootstrap debe parecer normal. Si la distribución bootstrap es no normal, usted no puede confiar en los resultados.
50 muestras repetidas
1000 muestras repetidas

La distribución suele ser más fácil de determinar con más muestras repetidas. Por ejemplo, en estos datos, la distribución es ambigua para 50 muestras repetidas. Con 1000 muestras repetidas, la forma parece aproximadamente normal.

En este histograma, la distribución bootstrap parece ser normal.

Paso 2: Determinar si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos

Para determinar si la diferencia entre la proporción de la población y la proporción hipotética es estadísticamente significativa, compare el valor p con el nivel de significancia. 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 un riesgo de 5% de concluir que existe una diferencia cuando no hay una diferencia real.
Valor p ≤ α: La diferencia entre las proporciones es estadísticamente significativa (Rechaza H0)
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, la decisión es rechazar la hipótesis nula. Usted puede concluir que la diferencia entre la proporción de la población y la proporción hipotética es estadísticamente significativa. Para calcular un intervalo de confianza y determinar si la diferencia es significativa desde el punto de vista práctico, utilice Procedimiento bootstrap para función de 1 muestra. Para obtener más información, vaya a Significancia estadística y significancia práctica.
Valor p > α: La diferencia entre las proporciones no es estadísticamente significativa (No puede rechazar H0)
Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, la decisión es que no se puede rechazar la hipótesis nula. Usted no tiene suficiente evidencia para concluir que la diferencia entre la proporción de la población y la proporción hipotética es estadísticamente significativa.

Prueba de aleatorización para la proporción de 1 muestra

Histograma de la prueba de aleatorización

Muestra observada N Proporción 200 0.620000
Prueba de aleatorización Hipótesis nula H₀: p = 0.5 Hipótesis alterna H₁: p > 0.5 Número de remuestreos Promedio Valor p 1000 0.49942 0.002
Resultados clave: Valor p

En estos resultados, la hipótesis alternativa establece que la proporción de lectores que poseen una consola PlayStation es mayor que 0.5. Puesto que el valor p es 0.002, que es menor que el nivel de significancia de 0.05, la decisión es rechazar la hipótesis nula y concluir que la proporción de lectores que poseen una consola PlayStation es mayor que 0.5.

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