Un minimanual de los comandos básicos que existe en el software

1. Prueba de Hipótesis
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO “ESPOCH”
FACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA
ESCUELA DE INGENIERÍA ENC CONTROL Y REDES INDUSTRIALES
-CLAUDIO SEBASTÍAN CUENCA SARANGO-

2. 
Se presenta un mini manual de R-COMMANDER, con
ventanas, comandos y aplicaciones del software
enfocados hacia la prueba de hipótesis.

A
continuación
de
presenta
una
breve
introducción acerca del programa para tener
conocimientos sólidos y aplicarlos a lo largo
del tema a desarrollarse.

3. INTRODUCCIÓN

R-Commander es una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI
en inglés), que permite al usuario acceder a muchas
capacidades del entorno estadístico R sin que el
usuario tenga que conocer el lenguaje de comandos
propio de este entorno.

Al arrancar el software R, nos aparece una ventana de
la
consola
donde
al
escribir
la
sentencia
“library(Rcmdr)” se nos abre automáticamente la
ventana del R-Commander.

5. 
Fichero:
para
abrir
ficheros
con
instrucciones a ejecutar, o para guardar
datos, resultados, sintaxis, etc.

Editar:
las
típicas
opciones
cortar, pegar, borrar, etc.

Datos: Utilidades para la gestión de datos
(creación de datos, importación desde otros
programas,
recodificación
de
variables, etc.)

Estadisticos: ejecución
propiamente estadísticos

Graficas: para realizar gráficos en 2D y 3D

Modelos: definición y uso de
específicos para el análisis de

datos.

Distribuciones: probabilidades, cuantiles y
gráficos
de
las
distribuciones
de
probabilidad más habituales (Normal, t de
Student, F de Fisher, binomial, etc.)

Herramientas:
carga
definición del entorno.

Ayuda: ayuda sobre R-commander.
de
de
para
procedimientos
modelos
librerías
y

6. PRUEBA DE HIPÓTESIS

La prueba de Hipótesis
consiste en hacer una afirmación acerca del
valor que puede obtener un parámetro de la población bajo estudio

Esta afirmación puede estar basada en alguna creencia o experiencia
pasada que será contrastada con la evidencia que nosotros obtengamos a
través de la información contenida en la muestra. Comprende de cuatro
componentes:
a) Hipótesis Nula (H0):
b) Hipótesis Alternativa:
c) Estadística de Prueba: es una estadística que se deriva del estimador puntual
del parámetro que estemos probando y en ella basamos nuestra decisión acerca de si
rechazar o no rechazar la Hipótesis Nula
d) Región de Rechazo: es el conjunto de valores tales que si la prueba estadística
cae dentro de este rango, decidimos rechazar la Hipótesis Nula

7. CONTRASTE SOBRE LA MEDIA DE UNA
POBLACIÓN
Se
utiliza
para
realizar
contrastes
de
hipótesis para la media de una variable
cuantitativa con distribución normal. En la
pantalla de construcción del contraste se
pueden elegir:

Tipo de contraste:
—> bilateral (igualdad)
—> unilaterales (menor o mayor);
—> valor de la media bajo la hipótesis nula;
—> nivel de confianza para el intervalo de
estimación.

8. CONTRASTE PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS
DE POBLACIONES INDEPENDIENTES

Se importan los datos, que
se encuentran en un fichero
de tipo texto, si abrimos
los datos desde el Rcommander se pueden apreciar
los datos que se quieren
analizar sobre dos muestras
como se muestra en la figura
de la derecha, y en la
figura de la izquierda se
muestran los datos ya
tabulados y en la tercera
figura se llena el grado de
confianza y la hipótesis
alternativa.

9. CONTRASTE PARA LA DIFERENCIA DE MEDIAS
DE POBLACIONES APAREADAS

Desde un fichero ya hemos
cargado los datos
anterioremente.

Ahora se hace el estadstico
sobre medias de poblaciones
apareadas llenando el nivel de
confianza, y la hipótesis
alternativa previamente
realizada. Se esperan
resultados que nos dara el Rcommander cuando se presione
aceptar.

10. CONTRASTE PARA LA DIFERENCIA DE
PROPORCIONES
Las pruebas que R utiliza para este
tipo de contrastes de nuevo se basan
en el uso del estadístico x2
comparando las frecuencias observadas
en ambas muestras con las que
aparecerían bajo la hipótesis nula.
Elegimos la opción Estadísticos →
Varianzas → Test F para dos
varianzas. En la ventana de entradas
hay que especificar:

La variable que define los grupos y
la variable explicada .

La hipótesis alternativa.

El nivel de confianza para el
intervalo de confianza.

11. CONTRASTE PARA LA COMPARACIÓN DE
VARIANZAS
Es indispensable que los datos se
encuentren cargados ya en el
R-commander con única variable y que
una segunda variable tipo factor
distinga de qué muestra pro cede cada
dato.
Elegimos la opción Estadísticos →
Varianzas → Test F para dos varianzas.
En la ventana de entradas hay que
especificar:

El nivel de confianza.

La variable que define los grupos y
la variable explicada .

La hipótesis alternativa.

12. GRACIAS…