Seleccionar las opciones de análisis para Potencia y tamaño de la muestra para 2 proporciones

Seleccione la hipótesis alternativa o especifique el nivel de significancia de la prueba.

Hipótesis alternativa

En Hipótesis alternativa, seleccione la hipótesis que desea probar:

• Menor que (p1 < p2): Utilice esta prueba unilateral para determinar si la proporción de una población es menor que la proporción de otra población. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la proporción de una población es mayor que la proporción de otra población. Si selecciona esta opción, el valor que ingrese para Proporciones de comparación (p1) debe ser menor que el valor que ingrese para Proporción de línea base (p2) en el cuadro de diálogo Potencia y tamaño de la muestra para 2 proporciones.

  Por ejemplo, un ingeniero utiliza esta prueba unilateral para determinar si la diferencia entre las proporciones de partes defectuosas de dos grados de material es menor que 0. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la diferencia en las proporciones de partes defectuosas es menor que 0, pero no puede detectar si la diferencia es mayor que 0.

• No es igual a (p1 ≠ p2): Utilice esta prueba bilateral para determinar si las proporciones de dos poblaciones no son iguales. Esta prueba bilateral puede detectar si la proporción de una población es menor o mayor que la proporción de otra población, pero tiene menos potencia que una prueba unilateral.

  Por ejemplo, un gerente de banco prueba si la proporción de clientes que tienen cuentas de ahorro difiere en dos ubicaciones. Puesto que cualquier diferencia en las proporciones es importante, el gerente utiliza esta prueba bilateral para determinar si la proporción en una ubicación es mayor o menor que en la otra ubicación.

• Mayor que (p1 > p2): Utilice esta prueba unilateral para determinar si la proporción de una población es mayor que la proporción de otra población. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la proporción de una población es menor que la proporción de otra población. Si selecciona esta opción, el valor que ingrese para Proporciones de comparación (p1) debe ser mayor que el valor que ingrese para Proporción de línea base (p2) en el cuadro de diálogo Potencia y tamaño de la muestra para 2 proporciones.

  Por ejemplo, un analista de logística utiliza una prueba unilateral para determinar si la diferencia en las proporciones de paquetes entregados a tiempo de dos ubicaciones es mayor que 0. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la diferencia en las entregas a tiempo es mayor que 0, pero no puede detectar si la diferencia es menor que 0.

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

Nivel de significancia

Utilice el nivel de significancia para minimizar el valor de potencia de la prueba cuando la hipótesis nula (H₀) sea verdadera. Con valores más altos de nivel de significancia, la prueba tiene más potencia, pero también aumenta la probabilidad de cometer un error tipo I, que consiste en rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

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 que el riesgo de concluir que existe una diferencia (cuando, en realidad, no existe ninguna diferencia) es de 5%. También indica que la potencia de la prueba es de 0.05 cuando no hay diferencia.

• Elija un nivel de significancia más alto, como por ejemplo 0.10, para estar más seguro de detectar cualquier diferencia que pueda existir. Por ejemplo, un ingeniero especializado en calidad compara la estabilidad de nuevos rodamientos de esferas con la estabilidad de los rodamientos actuales. El ingeniero debe estar sumamente seguro de que los nuevos rodamientos de esferas son estables, porque rodamientos inestables podrían causar un desastre. Por lo tanto, escoge un nivel de significancia de 0.10 para estar más seguro de detectar cualquier posible diferencia en la estabilidad de los rodamientos.
• Elija un nivel de significancia más bajo, como por ejemplo 0.01, para estar más seguro de detectar solo una diferencia que realmente exista. Por ejemplo, un científico de una compañía farmacéutica debe estar muy seguro de que la afirmación de que el nuevo medicamento de la empresa reduce los síntomas es verdadera. El científico escoge un nivel de significancia de 0.01 para estar más seguro de que existe una diferencia significativa en los síntomas.