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alfredokuri4576
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Pruebas de hipótesis
Coeficiente de correlación de Pearson Definición: Es una prueba estadística
paramétrica para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón.
Símbolo: r Hipótesis a probar: Correlacional del tipo de
“A mayor x menor y”, “Altos valores en x están asociados con altos valores en y”, “Altos valores en x se asocian con bajos valores de y”
Coeficiente de correlación de Pearson Variables: Dos. La prueba en sí no considera
a una como independiente y a otra como dependiente, ya que no se trata de una prueba que evalúa la causalidad.
Niveles de medición: Intervalos o razón Interpretación: El coeficiente de r de Pearson
puede variar de –1.00 a +1.00. El signo indica la dirección de la correlación y el valor numérico, la magnitud de la correlación
Prueba t de student Es una prueba estadística para evaluar si dos
grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medias.
Símbolo.- t Hipótesis.- De diferencia entre dos grupos. La
hipótesis de investigación propone que los grupos difieren significativamente entre sí y la hipótesis nula propone que los grupos no difieren significativamente.
Variable.- La comparación se realiza sobre una variable. Si hay diferentes variables, se efectuarán varias pruebas t.
Prueba t Nivel de Medición.- Intervalos o razón Fórmula: el valor t se obtiene en muestras
grandes.
2
22
1
21
21
N
s
N
s
xxt
2
22
1
21
21
N
s
N
s
xxt
X1 y X2 son las medias de los grupos 1 y 2.
S1 y S2 son las desviaciones estándar elevadas al cuadrado (varianzas) de los grupos 1 y 2.
N1 y N2 son el tamaño del grupo 1 y 2
Prueba t
Ejemplo:Hi: Los varones le atribuyen mayor
importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres.
Ho: Los varones no le atribuyen mayor importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres.
Prueba t
N1 (hombres) = 128 (hombres) = 15
N2 (mujeres) = 119 (mujeres) = 12
S1 (hombres) = 4
S2 (mujeres) = 3
Nivel de confianzaGl .05 .1
Gl = 128 + 119 > 200 1.960 1.645
Gl = 247
1x2x
698.6
119
)3(
128
)4(
121522
t
6.698 > 1.960 Hi se acepta
Existe una diferencia significativa entre las evaluaciones del 4o parcial y las evaluaciones finales.
4p 84.70.60.76.98.74.74.68.82.85. Fin 94.92.85.88.93.89.92.89.91.91.
Ji cuadrada o Es una prueba estadística para evaluar hipótesis
acerca de la relación entre dos variables categóricas
Símbolo.- Hipótesis.- Correlacional Variables.- Dos, no se consideran relaciones
causales Nivel de medición.- Nominal u ordinal Procedimiento.- La ji cuadrada se calcula por
medio de una tabla de contingencia o tabla cruzada
2X
2X
Ji cuadrada o Ejemplo:
2X
Norte Sur Total
Partido Derechista
180 100 280
Partido del Centro
190 280 470
Partido Izquierdista
170 120 290
Total 540 500 1040
Identificación política
Zona del Distrito Electoral
Ji cuadrada o
fe= (total o marginal de renglón)(total o marginal de columna)
N
fe= (280)(540)= 145.4 1040
Tabla de Frecuencia
2X
145.4 134.6 280
244.0 226.0 470
150.6 139.4 290
540 500 1040
Ji cuadrada o
O = frecuencia observada en cada celda
e = frecuencia esperada en
cada celda
Gl = (r-1)(c-1)r renglonesc columna
2X
e
eox
22 )(
Ji cuadrada o 2XCelda O E O-E
Zona norte / p.d
180 145.4 34.6 1197.16 8.23
Zona Norte/ p.c
190 244.4 -54.4 2959.36 12.2
Zona Norte / p.I
170 150.6 19.4 376.36 2.50
Zona Sur/ p.d
100 134.6 -34.6 1197.16 8.69
Zona Sur/ p.c
280 226.0 54.0 2916.00 12.80
Zona Sur/ p.I
120 139.4 -19.4 376.36 2.70
2)( EO 2)(
E
EO
33.472 x
Ji cuadrada o 2X
5.991 < 47.33
2x es significativa
Gl = (3-1)(2-1) = 2