Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.
- Los datos deben provenir de una distribución simétrica, tales como las distribuciones uniforme o de Cauchy
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Si sus datos no provienen de una distribución simétrica, utilice Prueba de signo para 1
muestra.
- Los datos no necesitan estar distribuidos normalmente
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Sin embargo, si tiene más de 20 observaciones o sus datos no son marcadamente simétricos, utilice t de 1 muestra porque la prueba tiene más potencia.
- Los datos de la muestra se deben seleccionar aleatoriamente
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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.
- Cada observación debe ser independiente de todas las demás observaciones
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La independencia de las observaciones está determinada por si una observación proporciona información sobre otra observación, de la siguiente manera:
- Si una observación no proporciona información sobre el valor de otra observación, las observaciones son independientes.
- Si una observación proporciona información sobre el valor de otra observación, las observaciones son dependientes. Si sus observaciones son dependientes, sus resultados podrían no ser válidos.