1. UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIALSISTEMAS E INFORMATICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
ESTADÍSTICA EMPRESARIAL
GRUPO Nº2
HUACHO – PERÚ
2023
Pérez Ramírez
José Luis
DOCENTE:

2. SILABO

4. LIBROS UTILIZADOS

5. Herramientas tecnológicas
utilizados

6. Prueba de bondad de
ajuste

7. Prueba de bondad de
ajuste para frecuencias
esperadas iguales

8. La prueba se puede realizar utilizando el estadístico
de prueba Chi-cuadrado (χ²), en el cual se compara la
frecuencia observada con la frecuencia esperada en
cada categoría.

9. Para hacer esta prueba, se deben
seguir los siguientes pasos:
1. Definir la hipótesis nula (H0) y la hipótesis
alternativa (Ha)
2. Establecer el nivel de significancia (α)
3. Elegir la distribución con la cual se va a
comparar la muestra
4. Obtener las frecuencias observadas en
cada categoría
5. Calcular las frecuencias esperadas en
cada categoría, asumiendo que todas las
categorías tienen la misma frecuencia
esperada
6. Calcular el estadístico de prueba Chi-
cuadrado y compararlo con el valor crítico
en la tabla de χ² con k-1 grados de libertad,
donde k es el número de categorías
7. Si el valor del estadístico de prueba es
mayor que el valor crítico, se rechaza la
hipótesis nula y se concluye que la muestra no
proviene de la distribución especificada. Si el
valor del estadístico de prueba es menor o
igual que el valor crítico, se acepta la
hipótesis nula y se concluye que la muestra sí
proviene de la distribución especificada.

10. EJERCICIO 1
El propietario de cadena de restaurantes, desea añadir filetes a su menú. Antes de
hacerlo, decide contratar a una encuestadora, para que lleve a cabo una encuesta entre
personas adultas para saber cuál es su platillo favorito cuando comen fuera de casa. La
encuestadora seleccionó una muestra de 120 adultos y les pidió que indicaran su comida
favorita cuando salen a cenar. Los resultados se reportaron en la siguiente tabla..
significancia del 5%

14. valor de p

15. Prueba de bondad de
ajuste para frecuencias
esperadas diferentes.

16. Inferir si la población muestreada, cuyos
datos se clasifican en una escala nominal
o son agrupados en intervalos, sigue una
cierta distribución teórica.
Objetivo

17. LA Hipótesis nula: frecuencias observadas son iguales a las
frecuencias esperadas.
LA Hipótesis alternativa: frecuencias observadas son
diferentes a las frecuencias esperadas.
PRUEBA DE Hipótesis

18. SELECCIÓN DEL NIVEL DE SIGNIFICANCIA
EL NIVEL SIgNIFICANCIA
ES DE 0.05

19. Estadístico de prueba
fo: frecuencia observada
fe: frecuencia esperada
k: número de categorías

20. Decisión estadística
Cuando se acepta la hipótesis nula, se
puede afirmar que la muestra es extraída
de una población cuya distribución es la
del modelo contrastado con una
confianza α.

21. EJERCICIO 1

25. USANDO MINITAP

26. USANDO MINITAP

27. EJERCICIOS DESARROLLADOS
EN EL SOFTWARE IBM SPSS
STATISTICS 26

28. Prueba de bondad de
ajuste para frecuencias
esperadas iguales

29. EJERCICIO
El gerente de una empresa de manufactura desea saber como su
trabajadores se trasladan desde sus hogares hasta la empresa. a la
empresa. Seleccionó a 236 personas para aplicar dicha encuesta
obteniendo los siguientes resultados: 104 se trasladan en automóvil,
.58 se trasladan en autobús, 41 se trasladan en motocicleta y el
resto se trasladan caminando. Sin embargo, el gerente esperaba que
59 personas se trasladen del mismo modo.
Con un nivel de significancia del 1%, determine si se debe a la
aleatoriedad o hay algún error de muestreo que hace que los
resultados obtenidos sean diferentes a los resultados esperados.

30. Resolución
Paso 1: Definir las hipótesis.
H₀= No hay diferencia entre los resultados obtenidos y
esperados.
H = Los resultados obtenidos y esperados son diferentes.
1
Paso 2: Llevar los datos a SPSS.
Para trasladar los datos del ejercicio al software SPSS
debemos seguir las instrucciones que se presentan a
continuación.

32. Resolución
Paso 3: Tomar una decisión.
p-valor > 0.01, se acepta la H₀ y se rechaza la hipótesis
alterna.
p-valor ≤ 0.01, se rechaza la H₀ y se acepta la hipótesis
alterna.
Como nuestro p-valor es menor que 0.01, se rechaza la
hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna. En
conclusión, los resultados obtenidos son diferentes a los
resultados esperados.

33. Prueba de bondad de
ajuste para frecuencias
esperadas diferentes

34. EJERCICIO
Se desea conocer el nivel de obesidad en
el Perú, para ello se evalúa a 250
personas obteniendo que 142 tienen
obesidad. Se conoce que hasta el 2022 el
nivel de obesidad en nuestro país era
del 70%. Determine con un nivel de
significancia del 5% si el nivel de
obesidad obtenido es diferente al
propuesto.

35. Resolución
Paso 1: Definir las hipótesis.
H₀= No hay diferencia entre el nivel de obesidad obtenido y
el nivel de obesidad propuesto.
H = Los nivel de obesidad obtenido y propuesto son
diferentes.
1
Paso 2: Llevar los datos a SPSS.
Para trasladar los datos del ejercicio al software SPSS
debemos seguir las instrucciones que se presentan a
continuación.

37. Resolución
Paso 3: Tomar una decisión.
p-valor > 0.05, se acepta la H₀ y se rechaza la hipótesis
alterna.
p-valor ≤ 0.05, se rechaza la H₀ y se acepta la hipótesis
alterna.
Como nuestro p-valor es menor que 0.05, se rechaza la
hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna. En
conclusión, los el valor de obesidad obtenido es diferente al
nivel de obesidad propuesto.

38. Gracias