Tarea BioEs
Páginas: 8 (1861 palabras)
Publicado: 9 de septiembre de 2015
Prueba “t” student para muestras independientes:
En situaciones donde se desea establecer la validez de la hipótesis nula, debe emplearse una prueba de equivalencia para mostrar que la hipótesis nula es verdadera. En ocasiones los investigadores quieren demostrar que no hay una diferencia entre los dos planteamientos dados, en vez de demostrar que hay una diferencia. En estos casos, las pruebas“t” de muestras independientes pueden usarse para establecer la equivalencia.
Las hipótesis nula y alternativa para una prueba de equivalencia de dos colas basadas en la prueba t de muestras independientes se enuncia como
Donde EIL y EIU son los extremos inferior y superior del intervalo de equivalencia. Por lo tanto, la hipótesis nula plantea que la diferencia entre las medias no reside en elintervalo de equivalencia, mientras que la alternativa afirma que la diferencia yace ne el intervalo.
Prueba “t” student para muestras apareadas:
No es más que una prueba t de una media realizada con las diferencias de puntuaciones (d), Entonces, la t obtenida es
Donde:
es la media de la muestra de diferencias de puntuaciones
es la media hipotética de la población de diferencia depuntuaciones
Sd es la desviación estándar de las muestras de las diferencias de puntuaciones
Bibliografía
Clifford Blair R., T. R. (2008). Bioestadística. México: Pearson.
Prueba u de mann-whitney para muestras independientes:
Es una prueba que compara la tendencia central de dos muestras que no deben tener necesariamente el mismo tamaño, partiendo de las hipótesis nulas que en ambas muestras la medidacentral es la misma.
Es un contraste muy utilizado, aunque en el caso que quieran medir no solo diferencias en la tendencia central de los datos sino en otras características como asimetría o dispersión de los datos.
Una premisa de esta prueba es que los valores de cada una de las muestras son diferentes, es decir, que no hay valores repetidos. En caso de que existan, el contraste se vuelve másconservador.
A las muestras ordenadas de menor a mayor se le asigna un rango de forma ascendente, habiendo tantos rangos como datos. En caso de solapamiento o empate se suman los rangos implicados en el mismo y se divide por el número de datos solapados.
Bibliografía
Guisande Gonzalez, B. F. (s.f.). Tratamiendo de datos. España: Diaz de Santos.
Prueba F de Fisher:
En estadística se denomina pruebaF de Snedecor a cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución F si la hipótesis nula no puede ser rechazada. El nombre fue acuñado en honor a Ronald Fisher.
La hipótesis de que las medias de múltiples poblaciones normalmente distribuidas y con la misma desviación estándar son iguales. Esta es, quizás, la más conocida de las hipótesis verificada mediante el test F y elproblema más simple del análisis de varianza.
La hipótesis de que las desviaciones estándar de dos poblaciones normalmente distribuidas son iguales, lo cual se cumple.
En muchos casos, el test F puede resolverse mediante un proceso directo. Se requieren dos modelos de regresión, uno de los cuales restringe uno o más de los coeficientes de regresión conforme a la hipótesis nula. El test entonces sebasa en un cociente modificado de la suma de cuadrados de residuos de los dos modelos como sigue:
El estadístico F puede calcularse como
Dónde:
RSS_0 se refiere al coeficiente de determinación del modelo sin restringir (R^2)
RSS_1 se refiere al coeficiente de determinación del modelo restringido (R^2)
m se refiere al número de restricciones impuestas a los coeficientes estimados (coficientesrestringidos).
k se refiere al número de coeficientes estimados en el modelo sin restricciones.
n se refiere al número de observaciones del modelo.
El valor resultante debe entonces compararse con el valor correspondiente de la tabla de valores críticos.
Bibliografía
Milton Susan, J. A. (s.f.). Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales. México, DF: Mc...
En situaciones donde se desea establecer la validez de la hipótesis nula, debe emplearse una prueba de equivalencia para mostrar que la hipótesis nula es verdadera. En ocasiones los investigadores quieren demostrar que no hay una diferencia entre los dos planteamientos dados, en vez de demostrar que hay una diferencia. En estos casos, las pruebas“t” de muestras independientes pueden usarse para establecer la equivalencia.
Las hipótesis nula y alternativa para una prueba de equivalencia de dos colas basadas en la prueba t de muestras independientes se enuncia como
Donde EIL y EIU son los extremos inferior y superior del intervalo de equivalencia. Por lo tanto, la hipótesis nula plantea que la diferencia entre las medias no reside en elintervalo de equivalencia, mientras que la alternativa afirma que la diferencia yace ne el intervalo.
Prueba “t” student para muestras apareadas:
No es más que una prueba t de una media realizada con las diferencias de puntuaciones (d), Entonces, la t obtenida es
Donde:
es la media de la muestra de diferencias de puntuaciones
es la media hipotética de la población de diferencia depuntuaciones
Sd es la desviación estándar de las muestras de las diferencias de puntuaciones
Bibliografía
Clifford Blair R., T. R. (2008). Bioestadística. México: Pearson.
Prueba u de mann-whitney para muestras independientes:
Es una prueba que compara la tendencia central de dos muestras que no deben tener necesariamente el mismo tamaño, partiendo de las hipótesis nulas que en ambas muestras la medidacentral es la misma.
Es un contraste muy utilizado, aunque en el caso que quieran medir no solo diferencias en la tendencia central de los datos sino en otras características como asimetría o dispersión de los datos.
Una premisa de esta prueba es que los valores de cada una de las muestras son diferentes, es decir, que no hay valores repetidos. En caso de que existan, el contraste se vuelve másconservador.
A las muestras ordenadas de menor a mayor se le asigna un rango de forma ascendente, habiendo tantos rangos como datos. En caso de solapamiento o empate se suman los rangos implicados en el mismo y se divide por el número de datos solapados.
Bibliografía
Guisande Gonzalez, B. F. (s.f.). Tratamiendo de datos. España: Diaz de Santos.
Prueba F de Fisher:
En estadística se denomina pruebaF de Snedecor a cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución F si la hipótesis nula no puede ser rechazada. El nombre fue acuñado en honor a Ronald Fisher.
La hipótesis de que las medias de múltiples poblaciones normalmente distribuidas y con la misma desviación estándar son iguales. Esta es, quizás, la más conocida de las hipótesis verificada mediante el test F y elproblema más simple del análisis de varianza.
La hipótesis de que las desviaciones estándar de dos poblaciones normalmente distribuidas son iguales, lo cual se cumple.
En muchos casos, el test F puede resolverse mediante un proceso directo. Se requieren dos modelos de regresión, uno de los cuales restringe uno o más de los coeficientes de regresión conforme a la hipótesis nula. El test entonces sebasa en un cociente modificado de la suma de cuadrados de residuos de los dos modelos como sigue:
El estadístico F puede calcularse como
Dónde:
RSS_0 se refiere al coeficiente de determinación del modelo sin restringir (R^2)
RSS_1 se refiere al coeficiente de determinación del modelo restringido (R^2)
m se refiere al número de restricciones impuestas a los coeficientes estimados (coficientesrestringidos).
k se refiere al número de coeficientes estimados en el modelo sin restricciones.
n se refiere al número de observaciones del modelo.
El valor resultante debe entonces compararse con el valor correspondiente de la tabla de valores críticos.
Bibliografía
Milton Susan, J. A. (s.f.). Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales. México, DF: Mc...
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