Ejemplo de Prueba de aleatorización para medias de 2 muestras

Un consultor de salud desea comparar las calificaciones de satisfacción de los pacientes de dos hospitales. El consultor realiza una prueba de aleatorización de 2 muestras para determinar si existe una diferencia en las calificaciones de los pacientes entre los hospitales.

  1. Abra los datos de muestra, CompHospitales.MTW.
  2. Elija Calc > Remuestreo > Prueba de aleatorización para medias de 2 muestras.
  3. En Muestras, ingrese Calificación.
  4. En ID de muestras, ingrese Hospital.
  5. Haga clic en Opciones. Ingrese 1 en Base para el generador de números aleatorios.
    Nota

    Utilizar la Base para el generador de números aleatorios asegura que los resultados coincidan con el ejemplo.

  6. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.

Interpretar los resultados

La hipótesis nula indica que la diferencia en las calificaciones de los pacientes entre los hospitales es igual a 0. Puesto que el valor p es menor que 0.002, que es menor que el nivel de significancia de 0.05, el consultor rechaza la hipótesis nula y concluye que las diferencias en las calificaciones de los pacientes entre los hospitales no es igual a 0. El histograma muestra que la distribución boostrap parece ser normal, por lo que el consultor puede confiar en los resultados.

La diferencia en las medias observadas es de 21, lo que indica que el hospital A tiene calificaciones de satisfacción de los pacientes más altas que el hospital B.

Randomization Test for Difference in Means: Rating by Hospital

Randomization Test Histogram for Rating by Hospital

Method μ₁: mean of Rating when Hospital = A µ₂: mean of Rating when Hospital = B Difference: μ₁ - µ₂
Observed Samples Hospital N Mean StDev Variance Minimum Median Maximum A 20 80.30 8.18 66.96 62.00 79.00 98.00 B 20 59.30 12.43 154.54 35.00 58.50 89.00
Difference in Observed Means Mean of A - Mean of B = 21.000
Randomization Test Null hypothesis H₀: μ₁ - µ₂ = 0 Alternative hypothesis H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0
Number of Resamples Average StDev P-Value 1000 -0.185 4.728 < 0.002
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