Consideraciones acerca de los datos para 1 varianza

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos de la muestra se deben seleccionar aleatoriamente

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.

Los datos de la muestra no deben ser marcadamente asimétricos y el tamaño de la muestra debe ser mayor que 40

Con el método de Bonett, si el tamaño de su muestra es mayor que 40, la prueba se desarrolla adecuadamente, incluso con datos levemente asimétricos. Si el tamaño de la muestra es menor que 40, grafique los datos para verificar asimetría y observaciones poco comunes. Si los datos provienen de una distribución que tiene más datos en los extremos inferior y superior que la distribución normal (una distribución con "colas pesadas"), debe interpretar los resultados con precaución.

Nota

Utilice el método de chi-cuadrada solo si usted está seguro de que los datos siguen una distribución normal, debido a que cualquier desviación pequeña con respecto a la normalidad puede afectar considerablemente los resultados del método de chi-cuadrada.

Cada observación debe ser independiente de todas las demás observaciones

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.

Determinar un tamaño de muestra adecuado

Su muestra debe ser suficientemente grande, de forma que lo siguiente sea verdadero:

Las estimaciones tienen suficiente precisión.
Los intervalos de confianza son suficientemente estrechos como para ser útiles.
Usted tiene protección adecuada contra errores tipo I y tipo II.

Para determinar el tamaño de muestra adecuado para su prueba de hipótesis, vaya a Potencia y tamaño de la muestra para 1 varianza.