User Manual

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5. Pruebas
La prueba Z realiza una serie de comprobaciones estandarizadas. Esta comprobación
permite saber si una muestra representa con precisión o no a una población cuando la
desviación estándar poblacional (como sería la población entera de un país) es conocida por
pruebas previas. La prueba Z se usa en investigaciones de mercado y de opinión pública que
deben realizarse repetidamente.
La prueba
Z de 1 muestra hace pruebas sobre la media de una población desconocida
cuando la desviación estándar de la población es conocida.
La prueba
Z de 2 muestras comprueba la igualdad de las medias de dos poblaciones en
base a muestras independientes cuando se conocen ambas desviaciones estándar.
La prueba
Z de 1 proporción comprueba una proporción desconocida de éxitos.
La prueba
Z de 2 proporciones compara las proporciones de éxito de dos poblaciones.
La prueba t comprueba la hipótesis cuando la desviación estándar de una población es
desconocida. La hipótesis opuesta a la que está siendo comprobada se denomina hipótesis
nula , mientras que la hipótesis bajo comprobación se denomina hipótesis alternativa . La
prueba
t se aplica normalmente a la prueba de una hipótesis nula. Se realiza, entonces, una
determinación para decidir qué hipótesis adoptar, si la hipótesis nula o la alternativa.
La prueba
t de 1 muestra comprueba la hipótesis para la media de una única población
desconocida, cuando la desviación estándar poblacional es desconocida.
La prueba
t de 2 muestras compara las medias de la población cuando las desviaciones
estándar de las poblaciones son desconocidas.
La prueba
t LinearReg calcula la intensidad de la relación lineal existente entre los pares de
datos.
Con la prueba
χ
2
, se provee un número de grupos independentes y se contrasta una
hipótesis en relación con la probabilidad de las muestras incluidas en cada grupo.
La prueba GOF
χ
2
(prueba χ
2
en un sentido) comprueba si el grupo de datos de muestra
observados se ajustan a una determinada distribución. Por ejemplo, puede utilizarse para
determinar si responde a una distribución normal o a una binomial.
La prueba
χ
2
de dos sentidos crea una tabla de tabulación cruzada que estructura
principalmente dos variables cualitativas (tales como “Sí” y “No”) y evalúa la independencia de
las variables.
La prueba F de 2 muestras comprueba la hipótesis en base al cociente de varianzas de las
muestras. Puede usarse, por ejemplo, para comprobar los efectos carcinógenos de diversos
factores posibles tales como el tabaco, el alcohol, una deficiencia vitamínica, el alto consumo
de café, la falta de actividad o los malos hábitos de vida, etc.
ANOVA prueba la hipótesis de que las medias poblacionales de las muestras son iguales
cuando hay muestras múltiples. Puede usarse, por ejemplo, para comprobar si diferentes
combinaciones de materiales tienen o no efecto sobre la calidad y duración de un producto
final.
La ANOVA de un sentido se utiliza cuando existe una variable independiente y otra
dependiente.
La ANOVA de dos sentidos se utiliza cuando existen dos variables independientes y una
dependiente.