CUADRO DE COMPARACION CHI TSTUDENT ANOVA

Páginas: 2 (497 palabras) Publicado: 26 de junio de 2015
ING. ADMINISTRACION 4TO.
SEMESTRE
LOPEZ ZUMARRAGA CINDY MAR YORITH
ESTADISTICA I
ING. BERNARDO COSGAYA BARRERA

CUADRO DE COMPARACION
CHI CUADRADA, T STUDENT,
ANOVA

INTRODUCCIÓN
El presentetrabajo se realiza con la finalidad de

comparar 3 diferentes pruebas y las similitudes entre
ellas mismas ya que a la hora de contrastar nuestra
hipótesis nula de partida, varios factores van a
determinarla prueba estadística que utilizaremos y se
refieren al número, tipo y distribución de las variables y a
la forma en que se eligió a los sujetos del estudio.
Cuando trabajamos con una sola variable,ésta podrá ser
cualitativa o cuantitativa.

PRUEBA

CONCEPTO Y
FORMULA

ANOVA

Es un método de pruebas de
igualdad
de
tres
o
más
poblaciones por medio de las
varianzas muéstrales.

•Mide la fuente devariación entre
los datos y compara sus tamaños.
•Variación entre grupos.
•Para cada valor evalúa la
diferencia entre las media de sus
grupos y la media global.

•Es una prueba Normal(Paramétrica)
•Seutilizan para pruebas cuantitativas y
que sean de distribución normal .
•Se usa en dos o mas grupos-

Es un método de análisis
estadístico, que compara las
medias de dos grupos diferentes.

•Enmuchos casos no se conoce
•Y el número de observaciones en
la muestra n< 30. En estos casos
se puede utilizar la desviación
estándar de la muestra s como una
estimación de
•Pero no es posible usar ladistribución Z como estadístico
prueba.

•Es una prueba Normal (Paramétrica)
•Se utilizan para pruebas cuantitativas y
que sean de distribución normal .
•Se aplican en dos o mas grupos.

Determina loslímites de confianza
de la varianza de una población
normal, para contrastar la hipótesis
de
homogeneidad
o
de
independencia en una tabla de
contingencia y para pruebas de
bondad de ajuste.

•El parámetrode la distribución Chicuadrada es el número de grados
de libertad.
•Es una distribución unimodal y
asimétrica positiva cuando los
grados de libertad son pequeños.

•No normal (No paramétrica),...
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