Realiza una prueba de dos proporciones binomiales

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Realiza una prueba de dos proporciones binomiales .

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.

Para probar una proporción utilice Estadísticas > Estadísticas básicas > 2 Proporciones.

Elementos del cuadro de diálogo

Ambas muestras están en una columna: Elija esta opción si ha ingresado datos sin procesar en una columna individual con una segunda columna de subíndices que identifican la muestra.

Muestras: Ingrese la columna que contiene los datos sin procesar.

IDs de muestra: Ingrese la columna que contiene los subíndices de la muestra.

Cada muestra está en su propia columna: Elija esta opción si introdujo datos sin procesar en las columnas individuales para cada muestra.

Muestra 1: Ingrese la columna que contiene los datos sin procesar para la primera muestra.

Muestra 2: Ingrese la columna que contiene los datos sin procesar para la segunda muestra.

Datos resumidos: Elija esta opción si tiene valores de resumen para los números de ensayos y eventos.

Muestra 1

Número de eventos: Ingrese el número de eventos en la primera muestra.

Número de ensayos: Ingrese el número de ensayos en la primera muestra.

Muestra 2

Número de eventos: Ingrese el número de eventos en la segunda muestra.

Número de ensayos: Ingrese el número de ensayos en la segunda muestra.

Estadísticas > Estadísticas básicas > 2 varianzas

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.

Por ejemplo, un distribuidor de madera desea comparar la variación de la longitud de las vigas que se cortan en dos aserraderos diferentes. El distribuidor mide la longitud de las vigas de cada aserradero para determinar si la consistencia de la longitud de las vigas difiere.

Por opción predeterminada, Minitab utiliza dos pruebas: la prueba de Bonett y la prueba de Levene. Para cada prueba, la hipótesis nula plantea que las dos varianzas son iguales (H0: s21 / s22 = 1). La hipótesis alternativa 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.

Elementos del cuadro de diálogo

Ambas muestras están en una columna: Elija si los datos de la muestra se encuentran en una sola columna y están diferenciados por los ID de muestra en una segunda columna.

Muestras: Ingrese la columna que contiene los datos de ambas muestras.

IDs de muestra: Ingrese la columna que indica a cuál muestra pertenece cada observación.

Cada muestra está en su propia columna: Elija si los datos de cada muestra se encuentran en una columna diferente.

Muestra 1: Ingrese la columna que contiene los datos para la primera muestra.

Muestra 2: Ingrese la columna que contiene los datos para la segunda muestra.

Desviaciones estándar de la muestra: Elija esta opción para ingresar valores resumidos para el tamaño de la muestra y la desviación estándar de cada muestra. Para datos de resumen, sólo se puede realizar la Prueba F. La prueba F es exacta sólo para los datos que siguen una distribución normal.

Tamaño de muestra: Ingrese el tamaño de muestra de cada muestra.

Desviación estándar: Ingrese la desviación estándar de cada muestra.

Varianzas de las muestras: Elija esta opción para ingresar valores de resumen para el tamaño de la muestra y la varianza de cada muestra. Para datos de resumen, sólo se puede realizar la Prueba F. La prueba F es exacta sólo para los datos que siguen una distribución normal.

Tamaño de muestra: Ingrese el tamaño de muestra de cada muestra.

Varianza: Ingrese la varianza de cada muestra.

Estadísticas > Estadísticas básicas > Correlación

Un coeficiente de correlación mide el grado en que dos variables tienden a cambiar de manera conjunta. Minitab ofrece dos análisis de correlación diferentes:

• Correlación

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