Interpretar los resultados clave para 1 proporción

Complete los siguientes pasos para interpretar una prueba de 1 proporción. La salida clave incluye la estimación de la proporción, el intervalo de confianza y el valor p.

En este tema

Paso 1: Determinar un intervalo de confianza para la proporción de la población
Paso 2: Determinar si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos

Paso 1: Determinar un intervalo de confianza para la proporción de la población

Primero, considere la proporción de la muestra y luego examine el intervalo de confianza.

La proporción de la muestra es una estimación de la proporción de la población.Debido a que la proporción se basa en los datos de la muestra y no en toda la población, es poco probable que la proporción de la muestra sea igual a la proporción de la población.Para estimar mejor la proporción de la población, utilice el intervalo de confianza.

El intervalo de confianza proporciona un rango de valores probables para la proporción de población. Por ejemplo, un nivel de confianza del 95 % indica que si toma 100 muestras aleatorias de la población, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras produzcan intervalos que cubran la proporción de la población. El intervalo de confianza le ayuda a evaluar la importancia práctica de sus resultados. Utilice sus conocimientos especializados para determinar si el intervalo de confianza incluye valores que tienen un significado práctico para su situación. Si el intervalo es demasiado amplio para ser útil, considere la posibilidad de aumentar el tamaño de la muestra. Para obtener más información, vaya a Maneras de obtener un intervalo de confianza más preciso.

Estadísticas descriptivas

N	Evento	Muestra p	IC de 95% para p
1000	87	0.087000	(0.070617, 0.106130)

Resultados clave: P de la muestra, IC del 95%

En estos resultados, la estimación de la proporción de la población de unidades familiares que realizaron una compra es 0,087. Usted puede estar 95% seguro de que la proporción de la población está entre aproximadamente 0,07 y 0,106.

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 (Rechazar 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.Utilice su conocimiento especializado para determinar si la diferencia es significativa desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Significancia estadística y práctica.
Valor p > α: La diferencia entre las proporciones no es estadísticamente significativa (No se 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. Debe asegurarse de que su prueba tenga suficiente potencia para detectar una diferencia que sea significativa desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Potencia y tamaño de la muestra para 1 proporción.

Prueba

Hipótesis nula	H₀: p = 0.065
Hipótesis alterna	H₁: p ≠ 0.065

Valor p
0.007

Resultado clave: Valor p

En estos resultados, la hipótesis nula indica que la proporción de hogares que compraron un producto nuevo es igual a 6.5%. Debido a que el valor p es 0,007, que es menor que el nivel de significación de 0,05, la muestra proporciona pruebas sólidas en contra de la hipótesis nula. La decisión es rechazar la hipótesis nula y concluir que la proporción poblacional de hogares que compraron el nuevo producto es diferente al 6,5%.