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Instituto Tecnológico Superior De Pánuco Carrera: Ingeniería En Gestión Empresarial Alumno: Rodrigo Cristóbal Del Ángel Docente: Américo Ríos Morales Grupo: G-402

COMPARACIONES DE DOS MUESTRAS PAREADAS Una de las hipótesis sobre las que habitualmente se fundamentan las pruebas

estadísticas

de

comparación

es

que

las

observaciones

pertenecientes a cada una de las muestras son independientes entre sí, no guardan relación; siendo precisamente ese uno de los objetivos de la aleatorización

(elección

aleatoria

de

los

sujetos

o

unidades

de

observación). Sin embargo, la falta de independencia entre las observaciones de los grupos puede ser una característica del diseño del estudio para buscar fundamentalmente una mayor eficiencia del contraste estadístico al disminuir la variabilidad. En otras ocasiones con este tipo de diseño pareado lo que se busca es dar una mayor validez a las inferencias obtenidas, controlando o eliminando la influencia de variables extrañas cuyo efecto ya es conocido o sospechado, y no se desea que intervenga en el estudio actual pudiendo enmascarar el efecto del tratamiento o de la variable de interés. Las muestras apareadas se obtienen usualmente como distintas observaciones realizadas sobre los mismos individuos. Un ejemplo de observaciones pareadas consiste en considerar a un conjunto de n personas a las que se le aplica un tratamiento médico y se mide por ejemplo el nivel de insulina en la sangre antes (X) y después del mismo (Y). En este ejemplo no es posible considerar aX eY como variables independientes ya que va a existir una dependencia clara entre las dos variables Comparando pareadas

media

de dos

poblaciones

usando

muestras

En este caso se trata de comparar dos métodos o tratamientos, pero se quiere que las unidades experimentales donde se aplican los tratamientos sean las mismas, ó los más parecidas posibles, para evitar influencia de otros factores en la comparación, como por ejemplo cuando se desea comparar dos medicamentos para curar una enfermedad es bastante obvio que el sujeto al cual se aplica los medicamentos influye sustancialmente en la comparación de los mismos. Otro ejemplo es en educación, supongamos que se da un seminario sobre un tópico en particular y queremos luego evaluar la efectividad del seminario. Es natural pensar que algunos individuos entenderán mejor el material que otros talvez, debido a la preparación que tienen de antemano. Así que lo más justo es dar un test antes y después del seminario y comparar estos resultados individuos por individuo. Sea Xi el valor del tratamiento I y Yi el valor del tratamiento II en el i-ésimo sujeto. Consideremos di=Xi-Yi la diferencia de los tratamientos en el i-ésimo sujeto. Las inferencias que se hacen son acerca del promedio poblacional µd de las di. Si µd=0, entonces significa que no hay diferencia entre los dos tratamientos. Bibliografías: http://math.uprag.edu/clase2samplet.pdf https://es.scribd.com/doc/82253086/UNIDAD-IV-PRUEBAS-DE-HIPOTESIS-CON-DOS-MUESTRAS-YVARIAS-MUESTRAS-DE-DATOS-NUMERICOS