Este documento describe el método de prueba de hipótesis para determinar si los supuestos sobre parámetros poblacionales son válidos. Explica los conceptos básicos de la prueba de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, la selección del nivel de significancia, y los pasos para realizar pruebas sobre medias cuando se conocen o no los parámetros poblacionales. El objetivo es tomar decisiones objetivas sobre si aceptar o rechazar una hipótesis basándose en la
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del capítulo 4 del módulo de estadística de un curso de fortalecimiento de la investigación para el personal docente de la Universidad de Guayaquil. El capítulo introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, la selección del nivel de significancia, y los errores tipo I y II. Luego explica los pasos para seleccionar la distribución correcta y realiza ejemplos de pruebas
Este documento describe los intervalos de confianza, que son rangos de valores que se estima con una determinada probabilidad contiene el verdadero valor desconocido de un parámetro poblacional. Explica que el nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de modo que un intervalo más amplio tiene mayor probabilidad de incluir el valor real. También define las pruebas de hipótesis estadísticas, que contrastan una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando un estadístico de prue
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica las etapas básicas de las pruebas de hipótesis, incluidas la planificación de hipótesis nula y alternativa, la especificación del nivel de significancia, la selección de la estadística de prueba y los valores críticos, y la toma de decisiones final. También describe cómo construir intervalos de confianza para la media y las proporciones de una población, y cómo usarlos para verificar hipótes
Este documento define la inferencia estadística como el proceso de elaborar conclusiones probabilísticas sobre una población a partir de una muestra. Explica que existen dos áreas principales de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis. También describe los conceptos clave como muestra, población, parámetros, estadísticos, intervalos de confianza, hipótesis nula y alterna, y errores tipo I y II.
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis. Explica qué son las pruebas de hipótesis, sus etapas básicas como planear la hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia y elegir la estadística de prueba. También cubre conceptos como tamaños de error, pruebas para proporciones y medias, y ofrece ejemplos relacionados con la industria del turismo.
Este documento explica los conceptos básicos de los intervalos de confianza. Define intervalos de confianza como rangos donde se espera que se encuentre un parámetro poblacional, como una media o proporción, con una probabilidad predeterminada. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando se conoce o no la desviación estándar poblacional, así como para la varianza y proporción, usando estadísticos pivotes y tablas estadísticas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar los cál
El documento describe los 5 pasos del procedimiento sistemático para realizar una prueba de hipótesis de una muestra: 1) plantear la hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar el nivel de significancia, 3) calcular el valor estadístico de prueba, 4) formular la regla de decisión, y 5) tomar una decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula. Explica conceptos como los tipos de errores, distribución de muestreo, valor crítico y nivel de significancia. También
El documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores en el que se espera que se encuentre un parámetro poblacional desconocido, con una determinada probabilidad de acierto. Luego detalla cómo se construyen los intervalos de confianza para la media de una población y para una proporción, basándose en datos muestrales y en el nivel de confianza deseado.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones o menos del capítulo 4 del módulo de estadística de un curso de fortalecimiento de la investigación para el personal docente de la Universidad de Guayaquil. El capítulo introduce los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis, incluyendo la formulación de hipótesis nula y alternativa, la selección del nivel de significancia, y los errores tipo I y II. Luego explica los pasos para seleccionar la distribución correcta y realiza ejemplos de pruebas
Este documento describe los intervalos de confianza, que son rangos de valores que se estima con una determinada probabilidad contiene el verdadero valor desconocido de un parámetro poblacional. Explica que el nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de modo que un intervalo más amplio tiene mayor probabilidad de incluir el valor real. También define las pruebas de hipótesis estadísticas, que contrastan una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando un estadístico de prue
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica las etapas básicas de las pruebas de hipótesis, incluidas la planificación de hipótesis nula y alternativa, la especificación del nivel de significancia, la selección de la estadística de prueba y los valores críticos, y la toma de decisiones final. También describe cómo construir intervalos de confianza para la media y las proporciones de una población, y cómo usarlos para verificar hipótes
Este documento define la inferencia estadística como el proceso de elaborar conclusiones probabilísticas sobre una población a partir de una muestra. Explica que existen dos áreas principales de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis. También describe los conceptos clave como muestra, población, parámetros, estadísticos, intervalos de confianza, hipótesis nula y alterna, y errores tipo I y II.
Este documento trata sobre las pruebas de hipótesis. Explica qué son las pruebas de hipótesis, sus etapas básicas como planear la hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia y elegir la estadística de prueba. También cubre conceptos como tamaños de error, pruebas para proporciones y medias, y ofrece ejemplos relacionados con la industria del turismo.
Este documento explica los conceptos básicos de los intervalos de confianza. Define intervalos de confianza como rangos donde se espera que se encuentre un parámetro poblacional, como una media o proporción, con una probabilidad predeterminada. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media cuando se conoce o no la desviación estándar poblacional, así como para la varianza y proporción, usando estadísticos pivotes y tablas estadísticas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar los cál
El documento describe los 5 pasos del procedimiento sistemático para realizar una prueba de hipótesis de una muestra: 1) plantear la hipótesis nula y alternativa, 2) seleccionar el nivel de significancia, 3) calcular el valor estadístico de prueba, 4) formular la regla de decisión, y 5) tomar una decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula. Explica conceptos como los tipos de errores, distribución de muestreo, valor crítico y nivel de significancia. También
El documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores en el que se espera que se encuentre un parámetro poblacional desconocido, con una determinada probabilidad de acierto. Luego detalla cómo se construyen los intervalos de confianza para la media de una población y para una proporción, basándose en datos muestrales y en el nivel de confianza deseado.
El documento describe el concepto de prueba de hipótesis estadística. Explica que una prueba de hipótesis involucra plantear una hipótesis sobre un parámetro poblacional y luego usar datos de una muestra para determinar si la hipótesis es razonable o no. También define hipótesis y prueba de hipótesis, señalando que una prueba de hipótesis es un procedimiento basado en evidencia muestral y teoría de probabilidad para evaluar si una hipótesis planteada sobre una pobl
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica qué son las pruebas de hipótesis y cómo se usan para verificar afirmaciones sobre parámetros poblacionales. También define qué son los intervalos de confianza y cómo se construyen para estimar parámetros poblacionales con un cierto nivel de confianza. Incluye un ejemplo numérico de cómo calcular un intervalo de confianza para un promedio a partir de datos muestrales.
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica conceptos como estimación puntual, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, errores tipos I y II, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos estadísticos para estimar parámetros poblacionales y probar hipótesis sobre una población basándose en una muestra.
Este documento trata sobre la inferencia estadística y los métodos para realizar pruebas de hipótesis sobre parámetros poblacionales como la media y la proporción utilizando datos de una muestra. Explica conceptos como estimación puntual, intervalos de confianza, errores estándar, niveles de significancia y tipos de errores. También incluye fórmulas y ejemplos para calcular el tamaño de muestra necesario y realizar pruebas de hipótesis para la media y la proporción.
Este documento resume conceptos clave sobre prueba de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis evalúa si una hipótesis planteada sobre una población es razonable basándose en datos de una muestra. También define intervalo de confianza como un rango de valores calculado a partir de una muestra que con cierta probabilidad incluye el verdadero parámetro poblacional. El documento presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media cuando la varianza es conocida y des
Este documento presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis. Primero, se plantean la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. Luego, se especifica el nivel de significancia y se elige la estadística de prueba apropiada. Finalmente, se determinan los valores críticos, se calcula el valor de la estadística de prueba y se toma una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. El documento también proporciona ejemplos numéricos para ilustrar
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra. También describe los errores tipo I y II y cómo se usan estadísticos como z y t para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. El documento también explica que un intervalo de confianza estima el rango en el que se encuentra el parámetro poblacional real con un cierto n
Este documento describe conceptos estadísticos como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y estimación de parámetros. Explica que una prueba de hipótesis involucra plantear una hipótesis nula y alternativa, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También describe cómo calcular un intervalo de confianza para estimar un parámetro poblacional, como la media, con un cierto nivel de confianza. Finalmente, define la estimación puntual y por intervalo de parámetros descon
Este documento presenta los conceptos y pasos fundamentales para realizar pruebas de hipótesis. Define hipótesis nula e hipótesis alternativa, niveles de significancia y errores tipo I y II. Explica cómo determinar valores críticos y regiones de rechazo/aceptación, y cómo tomar decisiones estadísticas. Además, cubre pruebas unilaterales, de muestras grandes/pequeñas y ejemplos prácticos de aplicación.
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Este documento describe los pasos del procedimiento de prueba de hipótesis. Explica que se parte de una hipótesis nula y una hipótesis alternativa. Luego se especifica el nivel de significancia, se establecen los valores críticos y se toma la decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula basado en comparar el valor observado con los valores críticos. También discute conceptos como errores tipo I y tipo II y conclusiones fuertes y débiles.
Este documento presenta diferentes problemas sobre pruebas de hipótesis, incluyendo definiciones de pruebas unilaterales y bilaterales, cómo calcular los valores estadísticos z y t, y cómo establecer regiones de rechazo. Luego, proporciona ejemplos numéricos y sus soluciones sobre temas como comparar medias poblacionales, proporciones y el tiempo que pasan juntos diferentes tipos de parejas.
El documento describe el procedimiento para probar una hipótesis estadística en 4 pasos: 1) establecer las hipótesis nula y alternativa, 2) determinar el criterio de contraste, 3) calcular el estadístico de prueba, y 4) tomar una decisión y conclusión sobre si se rechaza o no la hipótesis nula. Explica conceptos como nivel de significancia, error tipo I y II, distribución normal y t de Student, valores críticos y zonas de decisión. También incluye fórmulas empleadas
Este documento describe los conceptos básicos de los intervalos de confianza y cómo calcularlos. Explica que un intervalo de confianza estima un parámetro poblacional como la media o la proporción basándose en una muestra, y da una probabilidad de que el parámetro real se encuentre dentro del intervalo. Detalla dos métodos para calcular intervalos de confianza para la media dependiendo de si se conoce o no la desviación típica poblacional.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis evalúa una afirmación sobre una población basada en datos de una muestra mediante el establecimiento de una hipótesis nula y una hipótesis alterna. También describe cómo calcular un intervalo de confianza, el cual proporciona un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro de la población con un cierto nivel de confianza.
Este documento trata sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis es un procedimiento para determinar si una hipótesis planteada sobre un parámetro poblacional es razonable basado en datos de una muestra. También define qué es un intervalo de confianza y cómo se puede usar para estimar un parámetro poblacional desconocido basado en una muestra, con una cierta probabilidad de que el verdadero parámetro se encuentre dentro del intervalo. Finalmente, da un ejemplo
Este documento describe los conceptos clave de las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. Explica las partes de una prueba de hipótesis, incluidas la hipótesis nula, la hipótesis alternativa y el nivel de significancia. También describe cómo calcular e interpretar los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales con un cierto nivel de confianza.
Este documento presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo (1) plantear la hipótesis nula y alternativa, (2) seleccionar el nivel de significancia, (3) calcular el estadístico de prueba, (4) formular la regla de decisión, y (5) tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. Explica conceptos como errores tipo I y II, pruebas unilaterales y bilaterales, y cómo seleccionar entre los estadísticos
Este documento explica los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Se define una prueba de hipótesis como un procedimiento para determinar si una propiedad de una población es compatible con una muestra observada. Explica los errores tipo I y II y cómo diseñar pruebas para minimizarlos. También cubre temas como hipótesis nulas, alternativas, estadísticos de prueba, regiones de rechazo y potencia de una prueba.
Los objetivos de investigación se formulan para especificar las tareas a realizar por el investigador. Su estructura depende del tipo de investigación, ya sea descriptiva, correlacional o causal. Deben señalar las variables involucradas y utilizar verbos que indiquen la finalidad perseguida. Pueden ser descriptivos para recopilar información, correlacionales para analizar relaciones entre variables o causales para explicar relaciones entre fenómenos ya ocurridos.
El documento describe un proyecto de investigación educativa que implementará una estrategia de orientación vocacional para estudiantes de nivel medio superior con bajo rendimiento académico. El objetivo es ayudarlos a establecer un plan de vida que incluya su ingreso a educación superior. La investigación utilizará un diseño cualitativo de investigación-acción y recolección de datos a través de entrevistas y grupos focales. Se espera que la estrategia pueda mejorar el desempeño y permanencia de los estudiantes.
El documento describe el concepto de prueba de hipótesis estadística. Explica que una prueba de hipótesis involucra plantear una hipótesis sobre un parámetro poblacional y luego usar datos de una muestra para determinar si la hipótesis es razonable o no. También define hipótesis y prueba de hipótesis, señalando que una prueba de hipótesis es un procedimiento basado en evidencia muestral y teoría de probabilidad para evaluar si una hipótesis planteada sobre una pobl
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica qué son las pruebas de hipótesis y cómo se usan para verificar afirmaciones sobre parámetros poblacionales. También define qué son los intervalos de confianza y cómo se construyen para estimar parámetros poblacionales con un cierto nivel de confianza. Incluye un ejemplo numérico de cómo calcular un intervalo de confianza para un promedio a partir de datos muestrales.
Este documento trata sobre inferencia estadística. Explica conceptos como estimación puntual, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, errores tipos I y II, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos estadísticos para estimar parámetros poblacionales y probar hipótesis sobre una población basándose en una muestra.
Este documento trata sobre la inferencia estadística y los métodos para realizar pruebas de hipótesis sobre parámetros poblacionales como la media y la proporción utilizando datos de una muestra. Explica conceptos como estimación puntual, intervalos de confianza, errores estándar, niveles de significancia y tipos de errores. También incluye fórmulas y ejemplos para calcular el tamaño de muestra necesario y realizar pruebas de hipótesis para la media y la proporción.
Este documento resume conceptos clave sobre prueba de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis evalúa si una hipótesis planteada sobre una población es razonable basándose en datos de una muestra. También define intervalo de confianza como un rango de valores calculado a partir de una muestra que con cierta probabilidad incluye el verdadero parámetro poblacional. El documento presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media cuando la varianza es conocida y des
Este documento presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis. Primero, se plantean la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. Luego, se especifica el nivel de significancia y se elige la estadística de prueba apropiada. Finalmente, se determinan los valores críticos, se calcula el valor de la estadística de prueba y se toma una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. El documento también proporciona ejemplos numéricos para ilustrar
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa utilizando datos de una muestra. También describe los errores tipo I y II y cómo se usan estadísticos como z y t para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. El documento también explica que un intervalo de confianza estima el rango en el que se encuentra el parámetro poblacional real con un cierto n
Este documento describe conceptos estadísticos como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y estimación de parámetros. Explica que una prueba de hipótesis involucra plantear una hipótesis nula y alternativa, y tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. También describe cómo calcular un intervalo de confianza para estimar un parámetro poblacional, como la media, con un cierto nivel de confianza. Finalmente, define la estimación puntual y por intervalo de parámetros descon
Este documento presenta los conceptos y pasos fundamentales para realizar pruebas de hipótesis. Define hipótesis nula e hipótesis alternativa, niveles de significancia y errores tipo I y II. Explica cómo determinar valores críticos y regiones de rechazo/aceptación, y cómo tomar decisiones estadísticas. Además, cubre pruebas unilaterales, de muestras grandes/pequeñas y ejemplos prácticos de aplicación.
1) El documento habla sobre inferencia estadística, específicamente sobre estimación puntual de parámetros, estimadores puntuales, y pruebas de hipótesis.
2) Explica cómo se formulan las hipótesis nula y alternativa, y los pasos para realizar pruebas de hipótesis como seleccionar el nivel de significancia y calcular estadísticos de prueba.
3) Proporciona ejemplos numéricos de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias usando z y t de Student
Este documento describe los pasos del procedimiento de prueba de hipótesis. Explica que se parte de una hipótesis nula y una hipótesis alternativa. Luego se especifica el nivel de significancia, se establecen los valores críticos y se toma la decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula basado en comparar el valor observado con los valores críticos. También discute conceptos como errores tipo I y tipo II y conclusiones fuertes y débiles.
Este documento presenta diferentes problemas sobre pruebas de hipótesis, incluyendo definiciones de pruebas unilaterales y bilaterales, cómo calcular los valores estadísticos z y t, y cómo establecer regiones de rechazo. Luego, proporciona ejemplos numéricos y sus soluciones sobre temas como comparar medias poblacionales, proporciones y el tiempo que pasan juntos diferentes tipos de parejas.
El documento describe el procedimiento para probar una hipótesis estadística en 4 pasos: 1) establecer las hipótesis nula y alternativa, 2) determinar el criterio de contraste, 3) calcular el estadístico de prueba, y 4) tomar una decisión y conclusión sobre si se rechaza o no la hipótesis nula. Explica conceptos como nivel de significancia, error tipo I y II, distribución normal y t de Student, valores críticos y zonas de decisión. También incluye fórmulas empleadas
Este documento describe los conceptos básicos de los intervalos de confianza y cómo calcularlos. Explica que un intervalo de confianza estima un parámetro poblacional como la media o la proporción basándose en una muestra, y da una probabilidad de que el parámetro real se encuentre dentro del intervalo. Detalla dos métodos para calcular intervalos de confianza para la media dependiendo de si se conoce o no la desviación típica poblacional.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis evalúa una afirmación sobre una población basada en datos de una muestra mediante el establecimiento de una hipótesis nula y una hipótesis alterna. También describe cómo calcular un intervalo de confianza, el cual proporciona un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro de la población con un cierto nivel de confianza.
Este documento trata sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Explica que una prueba de hipótesis es un procedimiento para determinar si una hipótesis planteada sobre un parámetro poblacional es razonable basado en datos de una muestra. También define qué es un intervalo de confianza y cómo se puede usar para estimar un parámetro poblacional desconocido basado en una muestra, con una cierta probabilidad de que el verdadero parámetro se encuentre dentro del intervalo. Finalmente, da un ejemplo
Este documento describe los conceptos clave de las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. Explica las partes de una prueba de hipótesis, incluidas la hipótesis nula, la hipótesis alternativa y el nivel de significancia. También describe cómo calcular e interpretar los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales con un cierto nivel de confianza.
Este documento presenta los pasos para realizar una prueba de hipótesis, incluyendo (1) plantear la hipótesis nula y alternativa, (2) seleccionar el nivel de significancia, (3) calcular el estadístico de prueba, (4) formular la regla de decisión, y (5) tomar una decisión sobre si rechazar o no la hipótesis nula. Explica conceptos como errores tipo I y II, pruebas unilaterales y bilaterales, y cómo seleccionar entre los estadísticos
Este documento explica los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Se define una prueba de hipótesis como un procedimiento para determinar si una propiedad de una población es compatible con una muestra observada. Explica los errores tipo I y II y cómo diseñar pruebas para minimizarlos. También cubre temas como hipótesis nulas, alternativas, estadísticos de prueba, regiones de rechazo y potencia de una prueba.
Los objetivos de investigación se formulan para especificar las tareas a realizar por el investigador. Su estructura depende del tipo de investigación, ya sea descriptiva, correlacional o causal. Deben señalar las variables involucradas y utilizar verbos que indiquen la finalidad perseguida. Pueden ser descriptivos para recopilar información, correlacionales para analizar relaciones entre variables o causales para explicar relaciones entre fenómenos ya ocurridos.
El documento describe un proyecto de investigación educativa que implementará una estrategia de orientación vocacional para estudiantes de nivel medio superior con bajo rendimiento académico. El objetivo es ayudarlos a establecer un plan de vida que incluya su ingreso a educación superior. La investigación utilizará un diseño cualitativo de investigación-acción y recolección de datos a través de entrevistas y grupos focales. Se espera que la estrategia pueda mejorar el desempeño y permanencia de los estudiantes.
El documento habla sobre los planes de vida. Explica que un plan de vida incluye objetivos a largo plazo como dónde una persona quisiera estar en 5-10 años y pasos para alcanzar esas metas. También enumera objetivos personales, profesionales, económicos y espirituales. Finalmente, destaca que un plan de vida le da sentido de competencia al individuo y permite prepararse para imprevistos al evaluar proyectos y riesgos.
Este documento describe el enfoque prospectiva de planeación, el cual anticipa posibles futuros tomando en cuenta factores pasados e involucrando a varios actores para generar una visión compartida y tomar decisiones informadas. El proceso incluye etapas para definir la visión, confrontar estrategias de manera participativa y determinar la factibilidad de planes a largo plazo.
Este documento resume los principales diseños de investigación, incluyendo experimentales, no experimentales, transversales y longitudinales. Explica que los diseños buscan responder preguntas de investigación, cumplir objetivos y probar hipótesis, y varían en su grado de control de variables y asignación de participantes. También analiza un estudio de caso específico sobre orientación educativa que utiliza un enfoque cualitativo descriptivo para describir una situación particular bajo estudio.
El documento explica que los objetivos de investigación se formulan para especificar las tareas que el investigador realizará. Los objetivos definen las variables involucradas en el estudio y su estructura depende del tipo de investigación (descriptiva, correlacional o causal). Los objetivos descriptivos buscan describir características de las variables, los objetivos correlacionales analizan las relaciones entre variables, y los objetivos causales explican relaciones causales entre variables que ya ocurrieron.
Se entrevistó a 20 personas sobre los colores que más les venían a la mente. Los cinco colores más mencionados fueron azul, verde, amarillo, rojo y morado. Se encontró que cada color tiene significados sociales asociados, como el azul con la tranquilidad y el verde con la naturaleza. Los colores también se relacionan con emociones y conceptos como el rojo con el amor y enojo, y el morado con el misterio.
Las píldoras anticonceptivas son un buen método anticonceptivo, pero requieren cuidado debido a posibles efectos secundarios y siempre deben ser prescritas por un médico.
El documento presenta información sobre el agua. Brevemente describe su estructura molecular, los estados de agregación como líquido y sólido, y su importancia en la Tierra al participar en el ciclo del agua. El documento fue preparado por cuatro estudiantes de la Universidad Nacional Autónoma de México para un curso de química.
El documento presenta la lista de nombres de los integrantes del Equipo 5 y el tema de su proyecto sobre la materia orgánica en el suelo. Brevemente explica que la materia orgánica contribuye al crecimiento vegetal, ayuda a resistir la erosión, y promueve una buena estructura en el suelo. Además, define el humus como una sustancia compuesta por ciertos productos orgánicos que proviene de la descomposición de algunos materiales, y menciona que contiene acetona, glucosa, celulosa, et
La educación virtual es un sistema educativo que surge de la necesidad de combinar la educación y la tecnología. Se caracteriza por la autoeducación, la autoformación, la desterritorialización y la tecnologización. Ofrece acceso a materiales educativos, comunicación con tutores y otros estudiantes sin importar el lugar u hora, lo que la hace oportuna, eficiente y económica.
La teoría de la correspondencia de Bowles y Gintis postula que las relaciones sociales en la escuela replican las relaciones de producción capitalistas, reproduciendo la desigualdad. La escuela funciona para preparar a los estudiantes para sus futuros roles de acuerdo a la estratificación económica, enfatizando la obediencia y legitimando la asignación desigual de posiciones laborales como mérito. De esta forma, el sistema educativo reproduce la estructura de clases a través de la violencia simbólica y el adoctrinamiento,
El estudio de casos es un método de investigación cualitativa ampliamente utilizado para comprender en profundidad la realidad social y educativa. Se caracteriza por describir y analizar de manera detallada unidades sociales o entidades únicas. Los estudios de casos pueden clasificarse en diferentes tipos dependiendo del objetivo, como estudios intrínsecos o instrumentales. Implican diversas fases como la selección del caso, recolección de datos, análisis e interpretación, y elaboración de un informe final.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
2. CONCEPTOS BÁSICOS
La prueba de hipótesis comienza con una suposición,
denominada hipótesis, que hacemos entorno a un
parámetro de la población. Reunimos datos
muéstrales, producimos estadísticos de la muestra y
con esta información decidimos la probabilidad de
que el parámetro supuesto de la población sea
correcto. Por ejemplo, suponemos cierto valor de una
media de la población. Para verificar la validez de la
suposición, obtenemos los datos muéstrales y
determinamos la diferencia entre el valor supuesto y el
valor real de la media muestral. A continuación
juzgamos si la diferencia es significativa. Cuanto
menos sea la diferencia, mayores probabilidades
habrá de que sea correcto el valor supuesto de la
media. Y a una diferencia más amplia corresponderá
una probabilidad menor.
No podemos aceptar ni rechazar una hipótesis referente
a un parámetro de la población por mera intuición. Por
el contrario, necesitamos aprender a decidir con
objetividad, basándonos en la información de la
muestra, si aceptamos o rechazamos un
presentimiento.
3. a) Hipótesis
Se debe formular el supuesto valor del parámetro de la población
antes de empezar el muestreo. La suposición que se desea
probar, se denomina hipótesis nula y se representa por H0. Si se
rechaza la hipótesis nula, la conclusión que debemos aceptar se
llama hipótesis alternativa y se simboliza por H1.
Supongamos que se quiere probar la hipótesis de que el promedio de
calificación de los alumnos de cierta Universidad es de 8.5,
entonces:
H0 : = 8.5 Establece que la media de la población es igual a 8.5
La hipótesis alternativa se puede interpretar de tres maneras:
H1 : 8.5 Establece que la media de la población no es igual a 8.5.
H1 : 8.5 Establece que la media de la población es mayor que 8.5.
H1 : 8.5 Establece que la media de la población es menor que 8.5.
La prueba de hipótesis tiene como finalidad emitir un juicio sobre la
diferencia que existe entre el valor calculado del estadístico
muestral y el parámetro supuesto de la población. No consiste en
poner en duda el valor calculado del estadístico muestral.
Después de formular las hipótesis nula y alternativa, se debe decidir
el criterio que se va a aplicar para aceptar o rechazar la primera.
4. b) Nivel de significancia
Supongamos que la media de
calificaciones del ejemplo anterior de
8.5, se expresa con un nivel de
confianza del 95%, entonces el nivel
de significancia será de 0.05, es
decir:
= 1 – 0.95
Entonces: = 0.05 Que representa el
nivel de significancia.
Se puede comprender mejor
observando la gráfica siguiente:
5.
6. El nivel de significancia está repartido en las
zonas de rechazo, 0.025 + 0.025 = 0.05,
significa que existe una diferencia
significativa entre el estadístico de la
muestra y el supuesto parámetro de la
población, es decir, que si esto se
demuestra, se rechaza la hipótesis nula H0
de que el promedio de la población sea de
8.5 y se acepta la hipótesis alternativa H1.
Entonces se concluiría que el promedio de
las calificaciones de la población, no es de
8.5, puede ser diferente, mayor o menor
de 8.5.
El nivel de significancia representa la zona
de rechazo de la hipótesis nula y el nivel
de confianza de la zona de aceptación.
7. c) Selección de un nivel de
significancia
No hay un nivel de significancia que
sea oficial o universal con el cual
probar las hipótesis. Pero la elección
del criterio mínimo de una
probabilidad aceptable, o nivel de
significancia, es asimismo el riesgo
que se corre de rechazar una
hipótesis nula aunque sea
verdadera. Cuando más alto sea el
nivel de significancia que utilizamos
al probar una hipótesis, mayores
probabilidades habrá de rechazar
una hipótesis nula que sea
verdadera.
8. d) Errores de tipo I y II
Si se rechaza una hipótesis nula que sea verdadera es
un error de tipo I, y su probabilidad se representa con
. Si se acepta una hipótesis nula que sea falsa se
llama error de tipo II, y su probabilidad se representa
con . La probabilidad de cometer uno de estos
errores se reduce si se aumenta la probabilidad de
incurrir en otro tipo de error. A fin de conseguir una
baja, habremos de conformarnos con una alta. Para
sortear esto en situaciones personales y
profesionales, los encargados de tomar decisiones
eligen el nivel apropiado de significancia examinando
los costos o castigos que conllevan a ambos tipos de
error.
Por ejemplo: supóngase que el cometer un error de tipo I
implica el tiempo y el trabajo de reelaborar un lote de
sustancias químicas que debería haber sido aceptado.
En cambio, el incurrir en un error de tipo II significa
correr el riesgo de que se envenene un grupo entero
de usuarios de la sustancia. La gerencia de esta
compañía preferiría el error de tipo I al de tipo II y, en
consecuencia, establecería niveles muy elevados de
significancia en sus pruebas para conseguir bajas.
9. e) Pasos para seleccionar la
distribución correcta
1.- Se define el nivel de significancia a usar.
2.- Determinar la distribución adecuada de
probabilidad: puede ser la distribución
normal o la distribución t. Las reglas para
elegir la distribución apropiada al
efectuar pruebas de las medias son:
a. Si la muestra tomada es mayor de 30
(muestras grandes), debe elegirse la
distribución normal (Z).
b. Si la muestra tomada es igual o menor
que 30 (muestras pequeñas), debe
elegirse la distribución t.
10. PRUEBA DE HIPÓTESIS DE LAS
MEDIAS DE MUESTRAS GRANDES
Realizaremos algunos
ejemplos, en diferentes
condiciones cuando se
conocen las desviaciones
estándar de la población.
11. a) Prueba de dos extremos para las
medias
Es cuando el nivel de significancia
(zona de rechazo) abarca los
dos extremos o colas de la
campana de Gauss.
12. Ejemplo 1.-
El fabricante de una llanta especial para
camiones afirma que la duración media de
la parte rodante de agarre es de 60,000 mi.
La desviación estándar de los millajes es
de 5,000 mi. Una empresa de transportes
compró 48 llantas y halló que la duración
media para sus vehículos fue de 59,500
mi. ¿Es la experiencia distinta de la
expresada por el fabricante al nivel de
significación de 0.05?
= 60,000 mi
= 5,000 mi
Datos: n = 48 llantas
= 59,500 mi
= 0.05
x
13. Solución:
Las hipótesis se expresan de la siguiente manera:
H0 : = 60,000 mi La duración de las llantas es de
60,000 millas
H1 : 60,000 mi La duración de las llantas es distinta
a 60,000 millas
Primero, vamos a calcular el error estándar de la media y
para ello emplearemos la expresión del error estándar:
n
x
Sustituyendo valores en ella, se tiene:
mi
x
x
x 69
.
721
9282
.
6
000
,
5
48
000
,
5
14. En el siguiente paso vamos a obtener el valor de “Z” y
para ello vamos a apoyarnos en la gráfica siguiente:
15. Recurrimos a las tablas de la distribución normal y en
ellas localizamos 0.475, que se ubica en un valor
de Z = 1.96
En el tercer paso, vamos a determinar los límites
superior e inferior de confianza para el intervalo de
la media poblacional ya que se trata de una prueba
de dos extremos. Para ello aplicaremos la
expresión siguiente:
x
Sustituyendo valores en ella, se tiene:
Lc = 60,000 1.96 (721.69)
Ls = 60,000 + 1,414.51 Ls = 61,414.51 millas.
Li = 60,000 – 1,414.51 Li = 58,585.49 millas
Entonces la media de la población fluctúa entre
58,585.49 y 61,414.51 millas en un nivel de
confianza del 95%.
x
Z
Lc H
0
16. Regresemos a la gráfica anterior para ubicar los
límites de confianza y la media muestral. Con ello
analizaremos si se acepta la hipótesis nula
además de verificar si es verdadera o falsa.
17. La media muestral se ubica dentro de la zona de
aceptación, por lo que podemos decir que la
hipótesis nula es verdadera, pero vamos a
verificar está aseveración por medio de la
expresión siguiente:
x
x
Z
__
693
.
0
69
.
721
000
,
60
500
,
59
X
Z
Z
Entonces la media muestral se ubica en -0.693 y
se confirma que cae en la zona de aceptación.
Concluimos que la duración media de las
llantas es muy cercana a la que afirma el
fabricante de 60,000 millas, con un nivel de
significancia de 0.05.
x
18. b) Prueba de un extremo para las
medias
En este caso, el nivel de
significancia (zona de rechazo)
sólo abarca un extremo o cola
de la campana de Gauss.
19. Ejemplo 2.-
Una cadena de restaurantes afirma que el tiempo
medio de espera de clientes por atender está
distribuido normalmente con una media de 3
minutos y una desviación estándar de 1
minuto. Su departamento de aseguramiento de
la calidad halló en una muestra de 50 clientes
en un cierto establecimiento que el tiempo
medio de espera era de 2.75 minutos. Al nivel
de significación de 0.05, ¿Es dicho tiempo
menor de 3 minutos?
= 3 minutos.
= 1minutos.
Datos: n = 50 clientes.
= 2.75 minutos.
= 0.05
x
20. Representemos estos datos en la campana de Gauss:
Las hipótesis son:
Ho : = 3 El tiempo promedio de espera es de 3 minutos.
H1 : 3 El tiempo promedio de espera es menor de 3 minutos.
21. Primero calculemos el error estándar de la media:
Ahora determinemos el valor de Z, ya que tenemos
una muestra mayor de 30:
Como = 0.05 y es una prueba de hipótesis para un
extremo, en este caso, el extremo izquierdo,
entonces, el nivel de significancia está contenido en
este extremo, por lo que el nivel de confianza es 0.5
– 0.05 = 0.45 .
Buscando en las tablas de la distribución normal 0.45,
encontramos que: Z= 1.64
El límite izquierdo del intervalo de confianza será:
Li = 3 – 1.64 (0.1414)
Li = 3 – 0.2319
Li = 2.768
Gráficamente esto se representa así:
1414
.
0
07
.
7
1
50
1
x
x
x
x
22.
23. La media muestral 2.75, se localiza en la zona de
rechazo, por lo que se puede establecer que
se rechaza la hipótesis nula y se acepta la
alternativa.
Comprobemos con :
x
x
Z
x
Z
Z
Z
77
.
1
1414
.
0
25
.
0
1414
.
0
3
75
.
2
Como podemos observar 1.77 está localizado
más hacia la izquierda del límite de
confianza 1.64.
Podemos concluir que el tiempo medio de
espera de clientes por atender en este
establecimiento es menor de 3 minutos.
24. Ahora realizaremos un ejemplo
cuando se desconoce la
desviación estándar de la
población.
25. Ejemplo 3.-
Una cadena grande de tiendas de autoservicio,
expide su propia tarjeta de crédito. El gerente de
crédito desea averiguar si el saldo insoluto medio
mensuales mayor que 400 dólares. El nivel de
significación se fija en 0.05. Una revisión
aleatoria de 172 saldos insolutos reveló que la
media muestral 407 dólares y la desviación
estándar de la muestra es 38 dólares. ¿Debería
concluir ese funcionario de la media poblacional
es mayor que 400 dólares, o es razonable
suponer que la diferencia de 7 dólares (obtenida
de 407- 400 = 7) se debe al azar?
= 400 dólares.
n = 172 saldos insolutos.
Datos: = 407 dólares.
s = = 38 dólares (desviación
estándar estimada).
= 0.05
x
ˆ
26. Las hipótesis son:
Ho : = 400 dólares.
H1 : 400 dólares.
Debido a que la hipótesis
alternativa nos indica un sentido
a la derecha de la media,
debemos aplicar una prueba de
una cola. Veamos la gráfica:
27.
28. Si calculamos el error estándar estimados, tenemos que:
n
x
ˆ
ˆ
897
.
2
ˆ
115
.
13
38
ˆ
172
38
ˆ
x
x
x
Si leemos en las tablas de la distribución
normal 0.45, encontramos que: Z = 1.64
Determinando el límite superior del intervalo
de confianza, se tiene:
Ls = 400 + 1.64 (2.897)
Ls = 404.75 dólares.
Gráficamente esto ocurre:
x
ˆ
32. a) Prueba de dos extremos para
medias
Mediante el siguiente ejemplo
explicaremos el razonamiento a
seguir para demostrar una
prueba de hipótesis de dos
extremos con una muestra
menor a 30, en donde
aplicaremos la distribución t.
33. Ejemplo 1.-
Un especialista en personal que labora en una gran
corporación, está reclutando un vasto número de
empleados para un trabajo en el extranjero.
Durante la realización de pruebas, la gerencia
pregunta cómo marchan las cosas y el especialista
contesta: “Bien, creo que la puntuación promedio
en el test de actitudes será 90”. Cuando la
gerencia revisa 20 de los resultados de la prueba,
averigua que la puntuación media es 84 y la
desviación estándar de esta puntuación es 11. Si la
gerencia quiere probar la hipótesis del especialista
en personal en el nivel de significancia de 0.10,
¿cuál será el procedimiento a que recurra?
= 90’’
n = 20
Datos: = 84
s = = 11
= 0.10
x
34. Las hipótesis son:
Ho: = 90’’
H1 : 90’’
El error estándar estimado de la media será:
46
.
2
ˆ
472
.
4
11
ˆ
20
11
ˆ
ˆ
ˆ
x
x
x
n
x
En la tabla t de Student se localiza = 0.10 y gl = 20 – 1, o
sea gl = 19 y se encuentra que: t = 1.729
Con estos datos ya podemos determinar los limites superior
e inferior del intervalo de confianza, mediante la
expresión:
x
ˆ
x
t
Lc
ˆ
Lc = 90” 1.729 (2.46) Ls = 90” + 4.246 Ls = 94.25”
Li = 90” – 1.729 (2.46) Li = 90” – 4.246 Li = 85.75”
Gráficamente esto sucede:
35. Como la media muestral cae en la zona de rechazo,
entonces se rechaza la hipótesis nula y se acepta la
hipótesis alternativa.
Concluimos que la gerencia tiene suficientes
evidencias para demostrar que el especialista está
equivocado, que la puntuación media no es 90.
36. b) Prueba de un extremo para
medias
Para este caso, ya sabemos que
el nivel de significancia (zona de
rechazo) sólo abarca un
extremo o cola de la campana
de Gauss.
37. Ejemplo 2.-
Una persona tomó una muestra aleatoria de
7 casas en un suburbio muy elegante de
una gran ciudad y encontró que el valor
promedio estimado del mercado era de
$560,000, con una desviación estándar de
$49,000. Pruebe la hipótesis de que, para
todas las casas del área, el valor medio
estimado es de $600,000, contra la
alternativa de que sea menor que
$600,000. Use el nivel de significancia de
0.05.
n = 7 casas
= $560,000
Datos: s = = $49,000
= $600,000
= 0.05
x
ˆ
38. Las hipótesis son:
Ho : = $600,000
H1 : $600,000
Calculando el error estimado de la muestra, se tiene que:
52
.
518
,
18
$
ˆ
646
.
2
000
,
49
ˆ
7
000
,
49
ˆ
ˆ
ˆ
x
x
x
n
x
Sabemos que el nivel de significancia es de 0.05, para una
cola, por lo que se supone, que si fuera una prueba para
dos colas, cada una tendría 0.05, es decir, el nivel de
significancia = 0.10. Por lo tanto 0.10 es el valor que
debemos localizar en la tabla correspondiente de la
distribución t de Student, con 6 grados de libertad (7 – 1).
Encontramos entonces que t = 1.943
Con estos datos, ya podemos determinar el límite inferior del
intervalo de confianza en donde se encuentra la
verdadera media de la población.
x
ˆ
x
t
Li
ˆ
Li = 600,000 – 1.943 (18,518.52) Li = $564,018.52
En la campana de Gauss:
39.
40. Como la media muestral cae la zona de rechazo,
entonces se rechaza la hipótesis nula y se acepta
la hipótesis alternativa.
Comprobando lo anterior, se tiene que:
Podemos concluir que el valor medio estimado
del valor de todas las casas es menor de
$600,000.
x
Z
Z
Z
16
.
2
52
.
518
,
18
000
,
40
52
.
518
,
18
000
,
600
000
,
560
41. PRUEBA DE HIPOTESIS PARA
PROPORCIONES
a) Prueba de dos extremos para
proporciones.
La prueba de hipótesis para
proporciones, tiene algunas
variantes en la demostración de
las hipótesis respecto a la
prueba de hipótesis de medias,
variantes que se irán explicando
conforme se vayan aplicando.
42. Ejemplo 1.-
Una compañía que está evaluando la promovibilidad de sus
empleados; es decir, está determinando la proporción de
aquellos cuya habilidad, preparación y experiencia en la
supervisión los clasifica para un ascenso a niveles
superiores de la jerarquía. El director de recursos
humanos le dice al presidente que el 80%,o sea el 0.8, de
los empleados son “promovibles”. El presidente crea un
comité especial para valorar la promovibilidad de todo el
personal. El comité realiza entrevistas en profundidad con
150 empleados y en su juicio se da cuenta que sólo el
70% de la muestra llena los requisitos de la promoción. El
presidente quiere probar, en un nivel de significancia de
0.05, la hipótesis de que 0.8 de los empleados pueden
ser promovidos.
p = 0.8
q = 0.2
Datos: n = 150
= 0.7
= 0.3
= 0.05
p
q
43. Las hipótesis son:
Ho : p = 0.8 80% de los empleados son
promovibles.
H1 : p 0.8 La proporción de empleados
promovibles no es 80%.
Primero calculamos el error estándar de la proporción,
mediante la siguiente expresión:
n
q
p H
H 0
0
Sustituyendo valores:
0327
.
0
0010666
.
0
150
)
2
)(.
8
(.
p
p
p
44. En este caso, la compañía quiere saber si la
verdadera proporción es mayor o menor que la
supuesta proporción. Por consiguiente, es
apropiada una prueba de dos extremos para una
proporción. El nivel de significancia corresponde a
las dos regiones sombreadas, cada una de las
cuales contiene 0.025 del área. La región de
aceptación de 0.95 se ilustra como dos áreas de
0.475 cada una. Puesto que la muestra es mayor
que 30, podemos recurrir la distribución normal.
Basándonos en la tabla de ésta distribución,
podemos calcular que el valor correspondiente de
Z para 0.475 del área bajo la curva es 1.96 . Por
tanto, los limites de la región de aceptación son:
Lc = PH0 Z
Lc = 0.8 1.96(0.0327)
Ls = 0.8 + 0.06409 Ls = 0.8641
Li = 0.8 – 0.06409 Li = 0.7359
Viéndolo en la campana de Gauss:
45.
46. La probabilidad de la muestra = 0.7,
se localiza en la zona de rechazo,
por lo que se rechaza la hipótesis
nula y se acepta la alternativa.
Vamos a demostrarlo:
p
p
Z
Z
Z
058
.
3
0327
.
0
1
.
0
0327
.
0
8
.
0
7
.
0
Podemos concluir que existe una
diferencia significativa entre la supuesta
proporción de empleados promovibles
comunicada por el director de recursos
humanos y la observada en la muestra,
la proporción de toda la compañía no es
del 80%.
47. b) Prueba de un extremo para
proporciones
Ejemplo 2.- Un artículo reciente en el periódico
Reforma reportó que un empleado está
disponible sólo para que uno de tres egresados
universitarios con grado. Las principales razones
aportadas fueron que existe una
sobreabundancia de graduados de universidad y
una economía débil. Suponga que una encuesta
con 200 graduados recientes de la institución de
usted, revela que 80 estudiantes tenían empleo.
Al nivel de significancia de 0.02, ¿se puede
concluir que una proporción mayor de
estudiantes egresados tienen trabajo?
p = 0.8
q = 0.2
Datos: n = 150
= 0.7
= 0.3
= 0.05
p
q
48. Las hipótesis son:
Ho : p = 0.3333
H1 : p 0.3333
Calcularemos primero el error estándar de la proporción:
n
q
p
p
Ho
Ho
Sustituyendo valores:
0333
.
0
0011
.
200
2222
.
0
200
)
6667
.
0
(
)
3333
.
0
(
p
p
p
p
49. En este caso, se quiere saber si la verdadera proporción es
mayor que la supuesta proporción. Por consiguiente, es
apropiada una prueba de un extremo para una
proporción. El nivel de significancia corresponde a la
región derecha de rechazo. La región de aceptación de
0.98 se ilustra como un área de 0.5 y otra de 0.48 como
la muestra es mayor de 30, podemos recurrir a la
distribución normal. Basándonos en la tabla de de esta
distribución el valor correspondiente de Z, para 0.48 del
área bajo la curva es 2.05, por tanto, el límite de la región
de aceptación es:
Ls = 0.3333 + 2.05 (0.0333) Ls = 0.3333 + 0.068265
Ls = 0.4016
Como = 0.4, y es menor que 0.4016, se localiza en la zona
de aceptación, entonces, se acepta la hipótesis nula.
Demostrando lo anterior se tiene:
p
p
p
p
Z
p
Z
Z
Z
003
.
2
0333
.
0
0667
.
0
0333
.
0
3333
.
0
4
.
0
En la campana de Gauss:
50. Concluimos que no es mayor la proporción de
estudiantes egresados que tienen trabajo.
51. C) Prueba de hipótesis para
proporciones de muestras
pequeñas.
Si usamos la distribución t para una prueba hipótesis
para proporciones en muestras pequeñas, de dos
colas, seguimos el mismo procedimiento que se
utilizó en la prueba para medias de muestras
pequeñas.
Lo mismo sucede si se trata de una prueba de un
extremo, recordando que, para obtener el valor
apropiado de t en un nivel de significancia de 0.05
con 10 grados de libertad, buscaremos en la tabla
de la distribución t bajo la columna 0.10, frente al
renglón 10 grados de libertad. Esto es verdad
porque la columna 0.10 del área bajo la curva
contenida en ambos extremos combinados; por
ello también representa 0.05 del área bajo la
curva contenida en cada uno de los extremos.
Por esta razón en lugar de buscar en la columna
0.05, se busca 0.10.