El documento presenta cuatro problemas estadísticos relacionados con pruebas de hipótesis para comparar medias entre grupos. Incluye un problema sobre comparar tiempos de entrega entre dos proveedores, otro sobre comparar puntajes en exámenes según nivel educativo de los padres, uno más sobre comparar precios de dos modelos de lijadora, y uno final sobre el efecto de un comercial en calificaciones de potencial de compra.

1. Sesión 8
Dos Poblaciones y ANOVA
Estadística en las organizaciones
AD4001
Dr. Jorge Ramírez Medina

2. Problema 3
• Una empresa de investigación de mercados obtuvo una
muestra de personas para evaluar el potencial de compra de
cierto producto, antes y después de que esas personas
vieran un nuevo comercial en televisión sobre el producto.
Las calificaciones de potencial de compra se basaron en
una escala de 0 a 10, en donde los valores mayores
indicaban un mayor potencial de compra. Se quiere
investigar la hipótesis de que el comercial mejorará la media
de la calificación de potencial de compra.
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3. Problema 4
• Un fabricante produce un modelo de lujo y uno
austero de lijadora automática para uso doméstico.
Los precios de venta que se obtuvieron en una
muestra de tiendas al menudeo fueron los
siguientes (ver archivo).
• Los precios de venta al menudeo sugeridos por el
fabricante para los dos modelos tienen una
diferencia de $10 USD. Haga una prueba para
ver si la media de la diferencia entre los precios de
los dos modelos es de $10USD.
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4. Problema 1
• Un empresa estudia los tiempos de entrega de dos proveedores de
materia prima. En general está satisfecha con el proveedor A, y lo
conservará si la media de su tiempo de entrega es igual o menor que la
del proveedor B. Sin embargo, si observa que la media del tiempo de
entrega del proveedorBes menor que la del proveedor A, comenzará a
comprar con el proveedor B.
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5. Problema 2
•El consejo universitario compara las puntuaciones en la prueba de
aptitudes escolares (SAT por sus siglas en inglés) de acuerdo con el nivel
de enseñanza de los padres de los estudiantes que presentan el examen. La
hipótesis de investigación es que los estudiantes cuyos padres tienen un
nivel más alto de estudios obtendrán mejores puntuaciones en el SAT.
En el 2003 la media general en la prueba fue de 507 (The worldAlmanac
2004). A continuación se presentan las puntuaciones obtenidas en el
examen verbal en dos muestras independientes de estudiantes. La primera
muestra corresponde a las puntuaciones de estudiantes cuyos padres
tienen una licenciatura. La segunda corresponde a las puntuaciones de
estudiantes cuyos padres terminaron la preparatoria pero no tienen una
licenciatura
•¿Cuál es la conclusión?
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6. Descomposición de
la variación
• SSentre. Estimación de la variabilidad entre tratamientos, también se
le denota por SSx, esta es la variación en X relacionada a la variación
en las medias de cada muestra. Se le conoce como SCTR suma de
los cuadrados debido a los tratamientos.
• SSdentro. variación dentro de cada una de las muestras, también
denotada como SSerror, es la variación en X debido a la variación
dentro de cada una de las muestras. Se le conoce como SCE, suma
de cuadrados debido al error
• SSy. Es la variación total. Se le conoce como STC, suma de
cuadrados del total
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STC = SCTR + SCE

7. Tabla ANOVA
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 
2 1

s n 
2

8. Ejemplo; Estrés laboral
Sistema A
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ITESM EGADE
Sistema B
Sistema C

9. ANOVA dos factores
Ingeniería
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10. Ejercicio en clase
Cata de Vinos
Sube en la plataforma el
ejercicio sobre la cata de
vinos. Atiende las
instrucciones del profesor
para esta actividad
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11. Qué tipo
de relación
se examina?
Cuántas son
las variables
a predecir?
Dependencia Interdependencia
Múltiples relaciones de
Variables dependientes e
independientes Varias variables
Cuál es la escala
de medición de
la variable
dependiente?
Cuál es la escala
de medición de
la variable
dependiente?
Cuál es la escala
de medición de
la variable
predictora?
SEM
dependientes en
una sola relación
Una variable
dependientes en
una sola relación
Correlación
canónica
Análisis
Multivariado
de varianza
(Manova)
Correlación
canónica
con variables
dummy
Regresión múltiple
Análisis Conjoint
Análisis discriminante
múltiple
Modelos de
probabilidad lineal
(logit Analysis)
Métrica
No Métrica
Métrica No Métrica
Métrica No Métrica

12. Correlación canónica
Y1+Y2+Y3+…+Yn = X1+X2+X3+…+Xn
métrica, no métrica métrica, no métrica
Manova
Y1+Y2+Y3+…+Yn = X1+X2+X3+…+Xn
métrica no métrica
Análisis de Varianza
Y1 = X1+X2+X3+…+Xn
métrica no métrica
Análisis discriminante múltiple
Y1= X1+X2+X3+…+Xn
no métrica (dicotómica) métrica
Análisis de regresión múltiple
Y1= X1+X2+X3+…+Xn
métrica métrica, no métrica
Análisis Cojoint
Y1= X1+X2+X3+…+Xn
métrica, no métrica no métrica
SEM
Y1 =
Y2 =
Ym =
X11+X12+X13+…+X1n
X21+X22+X23+…+X2n
Xm1+Xm2+Xm3+…+Xmn
métrica métrica, no métrica
Relación entre los
métodos de
dependencia
multivariados

13. Evaluación final
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14. Fin Sesión Ocho