Pruebas Test

qnorm(α)

qt(α, v)

qchisq(α, v)

devuelve zα

devuelve tα,v

devuelve α,v

Función de Cuantiles
de la distribución
normal

Calcula los cuantiles
de la distribución Tstudent

Calcula loscuantiles de la
distribución Chi
cuadrada 

t.test(x, y = NULL, alternative = "two.sided”, mu = 0, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95)

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•

x es una de las muestras o de laúnica muestra del problema. Si la prueba
es sobre la media de una población, x contendrá la única muestra.
y la segunda muestra en un test de comparación de medias. Si no es el
caso,simplemente no se incluye.
alternative la dirección de la hipótesis alternativa."two.sided" (bilateral),
"less" (unilateral a la izquierda) y "greater" (unilateral a la derecha).
mu es el valorhipotético con el que se compara la media o la diferencia de
medias en el contraste.
En el caso en el que aparecen dos muestras, var.equal especifica si
podemos suponer varianzas iguales ono.
conf.level es el nivel de confianza de los intervalos que se mostrarán
asociados al test.

prop.test(x, n, p = NULL, alternative = "less“, conf.level = 0.95, correct = TRUE)

• xpuede especificar dos cosas. El número de éxitos, o bien, mediante una
matriz de dos columnas, el número de éxitos y de fracasos en cada muestra.
• n el número de datos de la muestra en elcaso en que x sea el número de
éxitos, es ignorado en el caso en que x proporcione también el número de
fracasos.
• p es el vector de probabilidades de éxito bajo la hipótesis nula. Debe serun
vector de la misma dimensión que el número de elementos especificado en
x.
• alternative especifica la dirección de la hipótesis alternativa, tomando los
valores "two.sided","greater" o"less".

var.test(x, y, alternative = "greater", conf.level = 0.95)

• x corresponde al vector de datos de la primera
muestra.
• y es el vector de datos de la segunda muestra.