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Especifique el nivel de confianza para el intervalo de confianza, la diferencia hipotética y la hipótesis alternativa o especifique si se utilizará la estimación agrupada de la proporción.

En este tema

Relación
Nivel de confianza
Relación hipotética
Hipótesis alterna
Utilizar prueba e intervalos de confianza basados en distribución normal

Relación

Para una prueba de 2 varianzas, usted puede utilizar la relación de las desviaciones estándar o la relación de las varianzas.

Nivel de confianza

En Nivel de confianza, ingrese el nivel de confianza para el intervalo de confianza.

Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que si usted toma 100 muestras aleatorias de la población, los intervalos de confianza para aproximadamente 95 de las muestras incluirán la relación de la población.

Para un conjunto determinado de datos, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo de confianza más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo de confianza más amplio. La amplitud del intervalo también tiende a disminuir con tamaños de muestra más grandes. Por lo tanto, convendría usar un nivel de confianza que no sea 95%, dependiendo del tamaño de la muestra.

Si el tamaño de la muestra es pequeño, un intervalo de confianza de 95% pudiera ser demasiado amplio para ser útil. Con un nivel de confianza más bajo, como 90%, se obtiene un intervalo más estrecho. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo incluya la relación de la población disminuye.
Si el tamaño de la muestra es grande, considere usar un nivel de confianza más alto, como 99%. Con una muestra grande, un nivel de confianza de 99% aún podría producir un intervalo razonablemente estrecho, aumentando al mismo tiempo la probabilidad de que el intervalo incluya la relación de la población.

Relación hipotética

Ingrese un valor en Relación hipotética. La relación hipotética define su hipótesis nula. Considere este valor como un valor objetivo o un valor de referencia. Por ejemplo, un fabricante de cereales comprará una nueva máquina de llenado solo si la varianza de los pesos de llenado de la nueva máquina es 0.8 de la varianza de la máquina actual (H₀: σ²_nueva / σ²_actual = 0.8).

Hipótesis alterna

En Hipótesis alterna, seleccione la hipótesis que desea probar:

Relación < relación hipotética

Utilice esta prueba unilateral para determinar si la relación de las varianzas o las desviaciones estándar de la muestra 1 y la muestra 2 es menor que la relación hipotética y obtener un borde superior. Esta prueba unilateral confiere mayor potencia, pero no puede detectar cuándo la relación de la población es mayor que la diferencia hipotética.

Por ejemplo, un analista utiliza esta prueba unilateral para determinar si la relación de la desviación estándar del rendimiento de una nueva máquina a la desviación estándar del rendimiento de una máquina vieja es menor que 0.8. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la relación en las desviaciones estándar es menor que 0.8, pero no puede detectar si la relación es mayor que 0.8.

Relación ≠ relación hipotética

Utilice esta prueba bilateral para determinar si la relación de las desviaciones estándar o las varianzas de las poblaciones difiere de la relación hipotética y obtener un intervalo de confianza bilateral. Esta prueba bilateral puede detectar diferencias que son menores o mayores que la relación hipotética, pero tiene menos potencia que una prueba unilateral.

Por ejemplo, un consultor de salud desea comparar las varianzas en las calificaciones de satisfacción de los pacientes de dos hospitales. Puesto que cualquier diferencia en las varianzas es importante, el consultor utiliza esta prueba bilateral para determinar si la varianza en una ubicación es mayor o menor que en la otra ubicación.

Relación > relación hipotética

Utilice esta prueba unilateral para determinar si la relación de las varianzas o las desviaciones estándar de la muestra 1 y la muestra 2 de la población es mayor que la relación hipotética y obtener un borde inferior. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la diferencia es menor que la relación hipotética.

Por ejemplo, un analista prueba si la diferencia en la relación de la varianza en una vieja máquina de extrusión a la varianza de una nueva máquina es mayor que 1. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la relación es mayor que 1, pero no puede detectar si la relación es menor que 1.

Para obtener más información sobre la selección de una hipótesis alternativa unilateral o bilateral, vaya a Acerca de las hipótesis nula y alternativa.

Utilizar prueba e intervalos de confianza basados en distribución normal

Seleccione Utilizar prueba e intervalos de confianza basados en distribución normal para mostrar los resultados de la prueba basada en la distribución normal, también denominada prueba F. Minitab también muestra los resultados de la prueba F si usted ingresa datos de resumen para el tamaño y la varianza (o la desviación estándar) de cada muestra. Cuando Minitab realiza la prueba F, no muestra los resultados del método de Bonett ni del método de Levene.

La prueba F solo es exacta para datos distribuidos normalmente. Incluso pequeñas desviaciones con respecto a la normalidad pueden causar que la prueba F sea inexacta, incluso con muestras grandes. Sin embargo, si los datos siguen la distribución normal, entonces la prueba F suele ser más poderosa que el método de Bonett o el método de Levene.