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Actualizado el 16 de abril de 2022, por Luis Benites.
Cuando prueba una sola media, está comparando el valor medio con algún otro valor hipotético. La prueba que ejecute depende de si conoce la desviación estándar de la población (σ) o no.
Desviación estándar de la población conocida
Si conoce el valor de σ, entonces la media de la población tiene una distribución normal : use una prueba z de una muestra. La prueba z utiliza una fórmula para encontrar una puntuación z, que se compara con un valor crítico que se encuentra en una tabla z . La fórmula es: Mire el video para ver un ejemplo de una prueba z para una sola media:
Mira este video en YouTube .
Desviación estándar de población desconocida
Si no conoce la desviación estándar de la población, utilice la prueba t . La fórmula del puntaje t es casi idéntica a la fórmula del puntaje z , excepto que σ (la desviación estándar de la población) se reemplazó por s (la desviación estándar de la muestra). La fórmula es: . La prueba se ejecuta de la misma manera: use la fórmula para calcular su puntaje t y luego compárelo con un valor que se encuentra en una tabla (esta vez usará la tabla t ).
Consulte : Ejemplo de prueba T de una muestra .
Pruebas no paramétricas para probar una sola media
Las pruebas no paramétricas («sin distribución») no asumen que sus datos provienen de una determinada distribución, como la distribución normal. Entonces, si tiene datos que no se distribuyen normalmente, debe usar una de estas alternativas:
- Una prueba de Wilcoxon de muestra (supone que sus datos provienen de una distribución simétrica ).
- Prueba de signo de una muestra (no tiene ninguna suposición sobre la forma de la distribución).
Ambas pruebas usan medianas en lugar de medias. No desea comparar las medias de los datos que no se distribuyen normalmente porque la media se ve muy afectada por los valores atípicos y la asimetría . Como no conoce la forma de la distribución potencial, realizar una prueba de media le daría una probabilidad muy alta de que sus resultados sean incorrectos. La mediana, por otro lado, es resistente a valores atípicos y cambios en el sesgo.
Referencias
Hahs-Vaughn, D. (2020). Una introducción a los conceptos estadísticos 4ª edición. Routledge.
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