miércoles, 10 de junio de 2020

4.5.3. Muestras grandes: prueba de KarlPearson para ajuste de una distribución de probabilidades hipotética, discreta o continua

Muestras grandes: prueba de Karl Pearson para ajuste de una distribución de probabilidades hipotética, discreta o continua



Es un procedimiento de elección para el contraste de hipótesis.

es una medida de la diferencia existente entre las frecuencias observadas y esperadas.

se interpreta como X^2

- El investigados puede afirmar si dos variables en estudio están asociadas o bien son independientes una de la otra.

-Compara los resultados observados con resultados teóricos.
    * Hipótesis nula  o hipótesis de independencia de las variables (H0)
   * Hipótesis alternativa o hipótesis de asociación de las variables (Hi)

REQUISITOS:

-Muestras independientes
-Las variables son cualitativas o categóricas
-Las medidas de la variable están en escala nominal.
-Las categorías de casa una de las variables son mutuamente excluyentes.
-Tamaño muestral (n>30) y todas las frecuencias esperadas sean =>5.
-Las observaciones son obtenidas mediante muestreo aleatorio a partir de una población particionada en categorías.


GRADOS DE LIBERTAD

Tabla de contingencia:
-Producto del * filas -| * *columnas -|= g.l

Ejemplo: Viables dicotómicas (tabla 2x2) los g.l. son l


Valor -P:

-Paquetes estadísticos
-Probabilidad de obtener según una esa distribución un dato mas extremo que el que proporciona el test.
-Probabilidad de obtener los datos observados si fuese cierta la hipótesis de independencia.
-Si p<0,5: poco probable que se cumpla la hipótesis nula y se debería de rechazar. 


-La distribución X2 se lee con grados de libertad G.L.= (N de filas -1) (N de columnas -1) 


-No tiene valores negativos. El valor mínimo es 0.
-Todas las curvas son asimétricas
-Cuando aumentan los grados de libertad las curvas son menos elevadas y más extendidas a la derecha.
-Se utiliza para variables medidas en escala nominal u ordinal.


prueba de bondad de ajuste

-Consiste en comprobar si varias muestras de un carácter cualitativo proceden de la misma población.

-Es necesario que las dos variables medibles estén representadas mediante categorías con las cuales construiremos una tabla de contingencia.




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