prueba de chi cuadrado

1. SEMANA 12,13
ESTADÍSTICA EMPRESARIAL
UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIALSISTEMAS E INFORMATICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
GRUPO Nº2
HUACHO – PERÚ
2023
Pérez Ramírez
José Luis
DOCENTE:

2. SILABO

4. Cambios en el mercado
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LIBROS UTILIZADOS

5. La prueba de independencia es una prueba
estadística que se utiliza para determinar si
dos variables categóricas o nominales están
asociadas o son independientes. Se utiliza
una tabla de contingencia de valores
observados para analizar si existe una
relación estadística significativa entre las dos
variables.

6. PROCEDIMIENTOS PARA ELABORAR UNA
PRUEBA DE INDEPENDENCIA
PROCEDIMIENTOS PARA ELABORAR UNA
PRUEBA DE INDEPENDENCIA

8. FINALMENTE
FINALMENTE
FINALMENTE

9. EJEMPLO:
1.- Los resultados obtenidos de
la encuesta realizada a 139
personas fué:

10. 2.- Elaboración de la tabla de
contingencia
3.- Calcular la frecuencia esperada

11. 4.Grados de libertad y valor critico
5.- Plantear la hipótesis

12. H0=La marca de café que
se consumen es
independiente del sexo de
una persona
6.-Construcción de las áreas de aceptación y rechazo

13. H0=La marca de café que
se consumen es
independiente del sexo de
una persona
P- VALOR

14. EJEMPLO
prueba Chi cuadrada.

15. Sensación de bienestar
Práctica deportiva
VARIABLES
Nivel de significancia: 0,01
OBJETIVO: VER SI LAS VARIABLES ESTÁN RELACIONADAS
1.- FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
H0:Los parámetros son independientes
H1:Los parámetros no son independientes

17. Frecuencias Observadas: (Fo)
Frecuencias Esperadas: (Fe) Fe = Total Columna x Total Fila
Suma Total
Fe = Cada celda

18. Cálculo de Crítico
α = 0,01
n = Grados libertad = (# Filas -1 ) . (# Columnas - 1 ) = 1
= 6,635

20. H0: Los parámetros son
independientes
H1: Los parámetros no son
independientes
Sensación de bienestar y la práctica
deportiva no son independientes

21. PRUEBA DE RACHAS
PRUEBA DE RACHAS

22. Prueba de Rachas
Prueba de Rachas
Sirve para determinar si una muestra de
observaciones es o no aleatoria, es decir, para
determinar si las observaciones de una
determinada secuencia son independientes entre
sí.
En una serie temporal, por ejemplo, las
observaciones no son aleatorias: lo que ocurre
con una observación cualquiera depende,
generalmente, de las características de la
observación anterior.
En una muestra aleatoria, por el contrario,
debemos esperar que lo que ocurre con una
observación cualquiera sea independiente de las
características de la anterior (y de la siguiente).

23. Tener en cuenta...
Tener en cuenta...
Planteamiento de las hipótesis:
H₀: La muestra es aleatoria.
H : La muestra no es aleatoria.
1
Esta prueba se centra en el
número de rachas 𝑹, cuya media
es:
Su desviación es:
Donde:
n =número de elementos con el primer
resultado.
n =número de elementos con el segundo
resultado.
1
2

24. Tener en cuenta...
Tener en cuenta...
El estadístico de prueba es:
Donde:
z= número de rachas.
μ = media del número de rachas.
σ = desviación del número de rachas.
R
R
En caso de trabajar con muestras menores
a 20, no es necesario calcular la media y
desviación de R.
Para realizar esta prueba, conviene dar los
siguientes pasos:

25. Ejemplo

29. PRUEBA DEL SIGNO
PRUEBA DEL SIGNO

30. es un método no paramétrico versátil para
pruebas de hipótesis que utiliza la distribución
binomial con p=0.50 como distribución de
muestreo. No quiere un supuesto cerca de la
distribución de la población.

31. En esta sección se representan dos aplicaciones
de prueba de signos:
La primera para una prueba de
hipótesis acerca de una mediana
poblacional y la segunda para una
prueba de muestras pareadas acerca
de la diferencia entre dos
poblaciones.

32. Se usa para hacer pruebas de hipótesis acerca de la
mediana de una población.
Se utiliza para probar si los valores de una muestra son
menores o mayores que lo valores de otra muestra.
Los variables deben ser continuas u ordinarias y los
valores pueden ser jerarquizados.
Ho: la mediana poblacional es igual a un valor dado.
Ha: la mediana es menor (mayor o distinta) del valor dado.

33. La prueba estadística está basada en la distribución
binomial con probabilidad de éxito p=½, puesto que la
probabilidad de que un dato sea mayor o menor que la
mediana es ½.
Para calcular se determinan las diferencias de lo datos
con respecto al valor dado de la mediana y se cuentan los
signos positivos y negativos.

34. Ejemplo

35. La prueba se plantea de la siguiente manera:

40. EJERCICIOS
DESARROLLADOS EN SPSS
EJERCICIOS
DESARROLLADOS EN SPSS

41. PRUEBA DE RACHAS
PRUEBA DE RACHAS

42. Día Resultado Día Resultado
1 P 11 P
2 P 12 P
3 P 13 T
4 P 14 T
5 T 15 P
6 P 16 P
7 T 17 P
8 T 18 P
9 T 19 T
1O T 20 P
Ejemplo
Con la intención de justificar una nueva
política de puntualidad en una PYME, se
analizó una muestra de 20 días, donde
se registra si todo el personal llegó a
tiempo (P) o al menos un elemento de la
organización llegó tarde (T). Se obtuvo
los resultados que se muestran en la
tabla.
Un empleado está en desacuerdo con la
política que se desea implementar y dice
que la muestra no fue extraída al azar.
Con un nivel de significancia de 0.05, ¿se
apoya lo dicho por este empleado?

43. Planteamiento de las hipótesis:
1.
H₀: La muestra fue extraída al azar.
H : La muestra no fue extraída al azar.
1
2. Trasladar los datos al software spss.
Seguir los pasos que se muestran a
continuación.

45. 3. Toma de la decisión:
Si p-valor > 0.05, se acepta la H₀ y se rechaza la hipótesis alterna.
Si p-valor ≤ 0.05, se rechaza la H₀ y se acepta la hipótesis
alterna.
Como nuestro p-valor es mayor a 0.005,
aceptamos la H₀. es decir, la muestra si fue
extraída al azar.

46. Ejemplo Prueba Rachas