Seleccionar las opciones de análisis para Potencia y tamaño de la muestra para la tasa de Poisson de 2 muestras

Estadísticas > Potencia y tamaño de la muestra > Tasa de Poisson para 2 muestra > Opciones

Seleccione la hipótesis alternativa, especifique el nivel de significancia para la prueba o especifique la longitud de observación.

En este tema

Hipótesis alterna
Nivel de significancia
"Duraciones" de la observación (tiempo, elementos, área, volumen, etc.)

Hipótesis alterna

En Hipótesis alternativa, seleccione la hipótesis que desea probar:

Menor que (R1 < R2): Utilice esta prueba unilateral para determinar si la tasa de una población es menor que la tasa de otra población. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la tasa de una población es mayor que la tasa de otra población. Si selecciona esta opción, el valor que ingrese para Tasas de comparación (R1) debe ser menor que el valor que ingrese para Tasa de línea base (R2) en el cuadro de diálogo Potencia y tamaño de la muestra para la tasa de Poisson de 2 muestras.

Por ejemplo, un analista utiliza esta prueba unilateral para determinar si la diferencia en reparaciones por año de dos copiadoras es menor que 0. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la diferencia en las reparaciones es menor que 0, pero no puede detectar si la diferencia es mayor que 0.
No es igual a (R1 ≠ R2): Utilice esta prueba bilateral para determinar si las tasas de dos poblaciones no son iguales. Esta prueba bilateral puede detectar si la tasa de una población es menor o mayor que la tasa de otra población, pero tiene menos potencia que una prueba unilateral.

Por ejemplo, un analista de calidad prueba si las llamadas por día de dos centros de llamadas difieren. Puesto que cualquier diferencia en las llamadas es importante, el analista utiliza esta prueba bilateral para determinar si la tasa en un centro de llamadas es mayor o menor que la tasa en el otro centro de llamadas.
Mayor que (R1 > R2): Utilice esta prueba unilateral para determinar si la tasa de una población es mayor que la tasa de otra población. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si la tasa de una población es menor que la tasa de otra población. Si selecciona esta opción, el valor que ingrese para Tasas de comparación (R1) debe ser mayor que el valor que ingrese para Tasa de línea base (R2) en el cuadro de diálogo Potencia y tamaño de la muestra para la tasa de Poisson de 2 muestras.

Por ejemplo, un técnico utiliza esta prueba unilateral para determinar si la diferencia en las medias entre las velocidades de dos máquinas de llenado es mayor que 0 segundos por caja. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia para detectar si la diferencia en las velocidades 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.

"Duraciones" de la observación (tiempo, elementos, área, volumen, etc.)

Ingrese un valor para dividir la tasa de ocurrencia de la muestra en una forma más útil (tasa de ocurrencia de la muestra ÷ longitud de observación).

Cuando las muestras utilicen las mismas unidades, ingrese 1 valor para convertir ambas muestras.
Cuando las muestras utilicen unidades diferentes, ingrese 2 valores para convertir las unidades en la misma unidad.

Por ejemplo, la primera muestra representa defectos por trimestre y la segunda, defectos por mes. Para convertir ambas muestras a defectos por mes, ingrese 3 1. Minitab divide la tasa trimestral entre 3 para convertirla en una tasa mensual. Minitab divide la tasa mensual entre 1, lo que no cambia la tasa.