En este tema
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
50 remuestreos
1000 remuestreos
La distribución suele ser más fácil de determinar con más remuestreos. Por ejemplo, en estos datos, la distribución es ambigua para 50 remuestreos. Con 1000 remuestreos, la forma parece aproximadamente normal.
El histograma muestra visualmente los resultados de la prueba de hipótesis. Minitab ajusta los datos para que el centro de los remuestreos sea el mismo de la media hipotética. Para una prueba unilateral, se traza una línea de referencia en la media de la muestra original. Para una prueba bilateral, se traza una línea de referencia en la media de la muestra original y a la misma distancia del lado opuesto de la media hipotética. El valor p es la proporción de medias de muestras que son más extremas que los valores en las líneas de referencia. En otras palabras, el valor p es la proporción de medias de muestras que son tan extremas como su muestra original cuando usted presupone que la hipótesis nula es verdadera. Estas medias aparecen en coloro rojo en el histograma.
En este histograma, la distribución bootstrap parece ser normal. El valor p de 0.002 indica que 0.2% de las proporciones de las muestras es mayor que la proporción de la muestra original.
Gráfica de barras
La gráfica de barras muestra la proporción de ocurrencias de cada categoría.
Nota
Minitab muestra una gráfica de barras cuando usted toma solo un remuestreo. Minitab muestra tanto los datos originales como los datos del remuestreo.
Interpretación
La proporción de la muestra es igual a la proporción hipotética
La proporción de la muestra es 20% menor que la proporción hipotética
Proporción
La proporción de la muestra es igual al número de eventos dividido entre el tamaño de la muestra (N).
Interpretación
Minitab muestra valores de dos proporciones diferentes, la proporción de la muestra observada y la proporción de la distribución bootstrap (Promedio). La proporción de la muestra observada es una estimación de la proporción de la población. La proporción de la distribución boostrap generalmente es cercana a la proporción hipotética. Cuanto mayor sea la diferencia entre estos dos valores, más evidencia esperaría usted contra la hipótesis nula.
Hipótesis nula e hipótesis alternativa
- Hipótesis nula
- La hipótesis nula indica que un parámetro de población (tal como la media, la desviación estándar, etc.) es igual a un valor hipotético. La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento especializado.
- Hipótesis alternativa
- La hipótesis alternativa indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula. La hipótesis alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto o espera probar que es cierto.
Interpretación
En la salida, las hipótesis nula y alternativa le ayudan a verificar que usted ingresó el valor correcto de la proporción hipotética.
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 |
En estos resultados, la hipótesis nula es que la proporción de la población es igual a 0.5. La hipótesis alternativa es que la proporción es mayor que 0.5.
Número de remuestreos
El número de remuestreos es el número de veces que Minitab toma una muestra aleatoria con reemplazo del conjunto de datos original. Generalmente, un número elevado de remuestreos funciona mejor.
Minitab ajusta los datos, de modo que el centro de los remuestreos sea el mismo que el de la proporción hipotética. El tamaño de la muestra de cada remuestreo es igual al tamaño de la muestra del conjunto de datos original. El número de remuestreos es igual al número de observaciones en el histograma.
Promedio
El promedio es la suma de todas las proporciones en la muestra bootstrap dividida entre el número de remuestreos. Minitab ajusta los datos, de modo que el centro de los remuestreos sea el mismo que el de la proporción hipotética.
Interpretación
Minitab muestra valores de dos proporciones diferentes, la proporción de la muestra observada y la proporción de la distribución bootstrap (Promedio). La proporción de la muestra observada es una estimación de la proporción de la población. La proporción de la distribución boostrap generalmente es cercana a la proporción hipotética. Cuanto mayor sea la diferencia entre estos dos valores, más evidencia esperaría usted contra la hipótesis nula.
Valor p
El valor p es la proporción de proporciones de muestras que son tan extremas como su muestra original cuando usted presupone que la hipótesis nula es verdadera. Un valor p más pequeño proporciona una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula.
Interpretación
Utilice el valor p para determinar si la proporción de la población es estadísticamente diferente de la proporción hipotética.
- 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 Remuestreo 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.
