Interpretar todos los estadísticos para Prueba de corridas

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos que se proporcionan con la prueba de corridas.

En este tema

N
K
≤ K y > K
Hipótesis nula e hipótesis alternativa
Número observado de corridas y número esperado de corridas
Valor p

N

El tamaño de la muestra (N) es el número total de observaciones en la muestra. El tamaño de la muestra afecta el número esperado de corridas y el valor p.

K

K es el valor del criterio de comparación. Por opción predeterminada, K es la media de los datos de la muestra. Sin embargo, usted también puede especificar un valor diferente, como la mediana. Minitab utiliza K para calcular el número observado de corridas.

≤ K y > K

El número de observaciones por encima de K es el número de observaciones que son mayores que el valor del criterio de comparación, que es la media por opción predeterminada. El número de observaciones por debajo de K es el número de observaciones que son menores que o iguales al criterio de comparación. Minitab utiliza estos valores para calcular el valor p.

Hipótesis nula e hipótesis alternativa

Las hipótesis nula y alternativa son dos enunciados mutuamente excluyentes acerca del orden de los datos. Una prueba de hipótesis utiliza los datos de la muestra para determinar si se puede rechazar la hipótesis nula.

Hipótesis nula: El orden de los datos es aleatorio.
Hipótesis alternativa: El orden de los datos no es aleatorio.

Número observado de corridas y número esperado de corridas

El número observado de corridas es el número de grupos de observaciones que están por encima o por debajo del criterio de comparación, K. La línea representa K. Este ejemplo contiene cinco corridas.

El número esperado de corridas es la media de la distribución de muestreo de las corridas en una serie aleatoria. Si el número de corridas observadas es sustancialmente mayor o menor que el número de corridas esperadas, es probable que los datos no estén en orden aleatorio. Para determinar si el orden de los datos es aleatorio, compare el valor p con el nivel de significancia.

Valor p

El valor p es la probabilidad que mide la evidencia en contra de la hipótesis nula. Las probabilidades más bajas proporcionan una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula.

Interpretación

Utilice el valor p para determinar si el orden de los datos es aleatorio.

Para determinar si el orden de los datos es aleatorio, 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 el orden de los datos no es aleatorio cuando en realidad sí lo es.

Valor p ≤ α: El orden de los datos no es aleatorio (Rechazar H₀): Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, la decisión es rechazar la hipótesis nula y concluir que el orden de los datos no es aleatorio.
Valor p > α: No se puede concluir que el orden de los datos no es aleatorio (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 cuenta con suficiente evidencia para concluir que el orden de los datos no es aleatorio.