Ejemplo de Tasa de Poisson para 2 muestra

Un analista que trabaja para el servicio postal desea comparar el número de visitas de los clientes en dos oficinas postales. El analista cuenta el número de clientes que visitan cada oficina durante 40 días hábiles.

El analista realiza una prueba de tasa de Poisson para 2 muestras para determinar si la tasa diaria de visitas de los clientes difiere entre las dos oficinas postales.

Abra los datos de muestra, VisitasOficPostal.MTW.
Elija Estadísticas > Estadísticas básicas > Tasa de Poisson para 2 muestra.
En la lista desplegable, seleccione Cada muestra está en su columna.
En Muestra 1 ingrese Sucursal A.
En Muestra 2, ingrese Sucursal B.
Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

La hipótesis nula indica que la diferencia en la tasa diaria de visitas de clientes entre las dos oficinas postales es 0. Puesto que el valor p de 0.031 es menor que el nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05, el analista rechaza la hipótesis nula y concluye que la tasa diaria de visitas de clientes es diferente entre las dos oficinas postales. El IC de 95% indica que la Oficina B probablemente tenga una tasa de visitas de clientes más alta que la Oficina A.

Método

λ₁: Tasa de Poisson de Sucursal A
λ₂: Tasa de Poisson de Sucursal B
Diferencia: λ₁ - λ₂

Estadísticas descriptivas

Muestra	N	Total de ocurrencias	Tasa de muestra
Sucursal A	40	9983	249.575
Sucursal B	40	10291	257.275

Estimación de la diferencia

Diferencia estimada	IC de 95% para la diferencia
-7.7	(-14.6768, -0.723175)

Prueba

Hipótesis nula	H₀: λ₁ - λ₂ = 0
Hipótesis alterna	H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0

Método	Valor Z	Valor p
Exacta		0.031
Aproximación normal	-2.16	0.031