Funciones De Minitab
Enviado por patymex • 17 de Enero de 2014 • 723 Palabras (3 Páginas) • 707 Visitas
Objetivo:
• Aprender sobre las distintas funciones de Minitab, así como el uso correcto de sus componentes estadísticos.
Resultados:
2-Proportions
Utilice el comando 2 proporciones para calcular un intervalo de confianza y realizar una prueba de hipótesis de la diferencia entre dos proporciones. Minitab ofrece dos pruebas de hipótesis para la diferencia entre dos proporciones: La prueba exacta de Fisher y una prueba basada en una aproximación normal. La prueba de aproximación normal puede ser inexacta para muestras en las cuales el número de eventos de cada muestra es menor que cinco o si la diferencia entre el número de ensayos y eventos de cada muestra es menor que cinco. La prueba exacta de Fisher es exacta para todos los tamaños de muestra, pero sólo se puede calcular cuando la hipótesis nula establece que las proporciones de población son iguales. En otras palabras, Minitab sólo realiza la prueba exacta de Fisher cuando usted especifica una diferencia de la prueba de cero en el cuadro de diálogo secundario Opciones.
Por ejemplo, supongamos que usted desea saber si la proporción de consumidores que responden a una encuesta pudiera incrementarse al ofrecer un incentivo tal como una muestra del producto. Usted puede incluir la muestra del producto en la mitad de sus correos y determinar si obtiene más repuestas del grupo que recibió la muestra que del grupo que no la recibió. Para una prueba de dos colas de dos proporciones:
H0: p1 - p2 = p0 versus H1: p1 - p2 ≠ p0
Cuando p1 y p2 son las proporciones de eventos en las poblaciones 1 y 2, respectivamente, y p0 es la diferencia hipotética entre las dos proporciones.
2-Variances
El procedimiento de 2 varianzas realiza pruebas de hipótesis y calcula intervalos de confianza para las relaciones entre las varianzas y las desviaciones estándar de dos poblaciones; una relación de 1 sugiere igualdad entre las poblaciones. Utilice esta prueba para determinar si una condición de tratamiento tiene más variabilidad que la otra.
El procedimiento predeterminado utiliza la prueba F y la prueba de Levene para probar la hipótesis nula de que las dos varianzas son iguales (H0: s21 / s22 = 1), en relación con una hipótesis alterna, que puede ser de cola izquierda (H1: s21 / s22 < 1), de cola derecha (H1: s21 / s22 > 1), o de dos colas (H1: s21 / s22 ≠ 1). De forma opcional, las relaciones de prueba diferentes de 1 (igualdad) se pueden especificar.
Correlation
Calcula el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson entre cada par de variables que usted especifique. Puede utilizar el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson para medir el grado de relación lineal entre dos variables. El coeficiente de correlación presupone un valor entre -1 y +1. Si una variable tiende a incrementarse
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