Fase 3 Prueba de Hipotesis
INFERENCIA ESTADÍSTICA Fase 3 Pruebas de hipótesis Presentado por: CESAR EMIRO MONTES 92535611 Grupo: 100403_64 Pre
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INFERENCIA ESTADÍSTICA
Fase 3 Pruebas de hipótesis
Presentado por:
CESAR EMIRO MONTES 92535611
Grupo: 100403_64
Presentado a: Luis Antonio Celis Becerra
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD 2021
Nº
1
2
3
4
5
Pregunta
¿Cuáles son las características de una prueba de hipótesis?
¿Como decide el investigador si debe de rechazar o aceptar H0?
¿Cuáles son las condiciones de un error tipo I?
¿Cómo se establecen las zonas de rechazo en una prueba de hipótesis?
. ¿Cuáles son las condiciones que se establecen para realizar una prueba de hipótesis para la media? ¿para la proporción? ¿pa diferencia de medias? ¿para la diferencia de proporciones?
Respuesta * Deben referirse a una situación real o realizable, no a una situación que no puede ocurrir bajo un cierto estado de hechos. * Las variables de la hipótesis tienen que ser comprensibles, estar bien definidas y ser lo más concretas posible. * La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil. *Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos. *Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Asimismo, cada tipo de hipótesis tiene sus características extra. * Las hipótesis descriptivas del valor de variables que se van a observar en un contexto. * Las hipótesis correlacionales especifican las relaciones entre dos o más variables y el orden de éstas no es importante. Pueden alcanzar un nivel predictivo y parcialmente explicativo.
La decision de rechazar o aceptar le hipotesis nula se basa en la informacion que contiene una muestra extraida de la poblacion de interes se contrata la hipotesis, contrastar una hipotesis es comparar las predicciones con la realidad que observemos si dentro de la imagen de error que nos permitimos admitir hay coincidencia aceptamos la hipotesis en caso contra la rechazaremos.
Para entender la interrelación entre los errores de tipo I y tipo II, y para determinar cuál error tiene consecuencias más graves para su situación, considere el siguiente ejemplo. Un investigador médico desea comparar la efectividad de dos medicamentos. Las hipótesis nula y alternativa son: Hipótesis nula (H0): μ1= μ2 Los dos medicamentos tienen la misma eficacia. Hipótesis alternativa (H1): μ1≠ μ2 Los dos medicamentos no tienen la misma eficacia.
La región de rechazo puede considerarse como el conjunto de valores de la estadística de prueba que no tienen posibilidad de presentarse si la hipótesis nula es verdadera. Por otro lado, estos valores no son tan improbables de presentarse si la hipótesis nula es falsa. El valor crítico separa la región de no rechazo de la de rechazo.
Se debe tener en cuenta que para realizar esta prueba debe cumplir las siguiente condiciones, se debe conocer la desviacion estandar de la poblacion, la distribucion de muestreo adecuada es la distribucion normal.
Fecha de cantidad inicio de sintomas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
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4000
4
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1
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satisfacci Personas ón de Estado Tiempo con las atención del del virus convive paciente EPS 1 2 2 2 2 4 5 2 2 1 1 1 1 1 5 3 2 1 1 1 1 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2
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34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5
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32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32
32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5
32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32
32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5
32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32
32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5
34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3
34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5
34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8
35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5
34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8
35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5
39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8
35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5
37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33
32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5
37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8
37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5
37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8
37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34
34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8
37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32.3 34 35 35 34 33 32 32.5 32.3 36.5 37.8 39.5 39.5 39.5 32 32.5 32.3 34 34.5 36.8 35.9 32.5 32 35 35.8 37.8 36.5 34.5 38 39.5 33 32.5 37.8 32 32.5 32.3 34
34.5
TIPO DE MUESTREO: Sistemático Muestreo en que los n elementos de la muestra se seleccionan tomando aleatoriamente un número i, que designará, en una lista o población de N elementos, al primero que va a formar parte de la muestra. Características: 1) Una lista completa de la población 2) La población ordenada y la muestra también estará ordenada Esta es la forma o cada cuanto se selecciona un elemento K= N/n K= fracción sistemática (o cada cuanto se toma el elemento de la población) N= Tamaño de la población n=
Tamaño de la muestra (Calculado ya anteriormente)
K=
2.640264
N= n= K=
4000 582 2
se redondea
K=
2
Seleccione la muestra cada 31 elementos
Alea= Fijo=
1 2
Se escoge un número aleatorio entre 1 y K. Copie y pegue el número aleatorio como valor para que no este cambiando 1) Rellene una columna que empiece desde 1 hasta n 2) Luego, empieze la 2da columna con el número que encontró entre 1 y K, es decir el que corresponde al valor fijo LISTO! Esta es la lista de personas que van a conformar su muestra, recuerde que es importante mantener la constante K 3) Copie y pegue los nombres de las variables de la población 4) Use la función =BUSCARV(C36;Población!$A$6:$Q$918;2;0) esto es para que no tenga que pasar manualmente la información de los 261 elementos que va a incluir en la muestra. El número 2, corresponde a la columna de la variable, en este caso Municipio
Tiempo Región de Fecha de Fecha de entrega cantidad inicio de diagnósti residenci de los sintomas co a resultado 1 4 6 7
2 8 12 14
1/7/2020 1/7/2020 1/7/2020 1/7/2020
8 8 8 8
3 3 3 3
Edad
sisben
7 21 31 23
Sexo
3 1 1 1
2 2 1 2
11 13 14 26 27 52 84 89 99 145 154 156 159 162 189 207 237 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 263 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280
22 26 28 52 54 104 168 178 198 290 308 312 318 324 378 414 474 490 492 494 496 498 500 502 504 506 508 510 512 514 516 526 536 538 540 542 544 546 548 550 552 554 556 558 560
1/7/2020 1/7/2020 1/7/2020 2/7/2020 2/7/2020 2/7/2020 2/7/2020 2/7/2020 3/7/2020 7/7/2020 8/7/2020 8/7/2020 8/7/2020 8/7/2020 10/7/2020 11/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020 12/7/2020
8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
23 30 24 23 43 78 51 20 37 31 21 36 29 21 77 21 56 24 72 32 22 27 56 20 35 51 33 26 20 36 36 33 40 32 1 55 18 48 52 50 48 45 21 37 35
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Fase 3 Pruebas de Hipotesis - CESAR MONTES
Datos
Tamaño de la muestra = 582 Media Muestral promedio= 14.988000 Desviación estandar= 3.172282 Promedio de la variable X= 14 Paso 1: Describir la hipótesis H0: si la media del tiempo del virus según la variable “Estado” moderado es mayor o igual a 14 día H1: si la media del tiempo del virus según la variable “Estado” moderado es menor a 14 días. Escrito en forma simbólica: H0 : µ ≥ 14 H1: µ < 14
Paso 2: Establecer el nivel de significancia con el que se va a trabajar a= 0.05 Paso 3: Estadístico de prueba (o calculado) 𝒁_𝒑𝒓𝒖𝒆𝒃𝒂=(𝒙 ̅− 𝝁)/(𝒔/√𝒏)
7.51
Zprueba=
Paso 4: Estadístico teórico Zteórico=
0.68
Paso 5: Tomar la decisión Se acepta la hipotesis.
Conclusión: El punto de corte es 3,17 Se aceptará cualquier puntuación z mayor que 3,17. Dado que 14,98 es mayor q aceptada la hipótesis nula
do” moderado es mayor o igual a 14 días. do” moderado es menor a 14 días.
a trabajar
yor que 3,17. Dado que 14,98 es mayor que 1,645,
Fase 3 Pruebas de Hipotesis Datos Tamaño de la muestra = Cantidad del filtro = (p) % = (P) Proporción=
582 644 111% 50%
Paso 1: Describir la hipótesis H0: H1:
Cantidad de pacientes femeninos es mayor al 50% Cantidad de pacientes femeninos es menor al 50%
Escrito en forma simbólica: H0 : P ≤ 50% H1: P > 50%
Paso 2: Establecer el nivel de significancia con el que se va a trabajar 0.05 a = Paso 3: Estadístico de prueba (o calculado) Proporción de la muestra
p- P Zprueba = P(1- P) n
Zprueba=
111%
Proporción Poblacional
29.26
Paso 4: Estadístico teórico (tablas) Zteórico=
1.64
Paso 5: Tomar la decisión Se acepta la Ho pues el Zprueba (-4.23) está ubicado en la zona de aceptación con respecto al Zteórico (1,645) de la prueba unilateral derecha.
Conclusión: El número de pacientes de sexo femenino es mayor al 50%.
50%
El número de pacientes de sexo femenino es mayor al 50%.
Fase 3 Pruebas de Hipotesis Datos MEDIA POBLACIONAL
0 MEDIAS MUESTRALES
Promedio de la edad para la variable satisfacción de atención EPS “Insatisfecho”
Promedio de la edad para la variable de la prueba “RT-PCR”
Media muestral= Desviación muestral= Tamaño de muestra( n1)=
40 18.22 363
Media Muestral= Desviación Muestral = Tamaño de muestra(n2)=
H0:
El promedio de edad en la variable prueba RT-PCR es igual a la variable satisfacción de atencion EPS "Insatisfecho"
Ha:
El promedio de edad en la variable prueba RT-PCR no es igual a la variable satisfacción de atencion EPS "Insatisfecho"
Ho : 𝜇_1 = 𝜇_2 Ha : 𝜇_1 ≠ 𝜇_2 Donde 𝜇_1: Promedio de edad en el tipo de prueba RT-PCR 𝜇_2: Promedio de edad en la satisfacción de atencion "insatisfecho"
Paso 2: Establecer el nivel de significancia con el que se va a trabajar a =
0.05
Paso 3: Estadístico de prueba (o calculado)
Zprueba=
-0.31
Paso 4: Estadístico teórico (tablas) Zteórico=
-1.95996398
1.95996398
Paso 5: Tomar la decisión Se acepta la Ho pues el Zprueba (-0.55) está ubicado en la zona de aceptación con respecto al Zteórico (entre -1,96 y 1,96) de la prueba bilateral.
Conclusión:
El promedio de edad en la variable prueba RT-PCR es igual a la variable satisfacción de atencion EPS "Insatisfecho"
ipotesis
ALES
Promedio de la edad para la variable satisfacción de atención EPS “Insatisfecho”
41 16.87 26
gual a la variable satisfacción de atencion EPS
es igual a la variable satisfacción de atencion EPS
rabajar
ceptación con respecto al Zteórico (entre -1,96 y
ble satisfacción de atencion EPS "Insatisfecho"
Referencias
Gutiérrez,H. (2013). Capítulo 4: Elementos de Inferencia Estadística Control estadístico de la Interamericana. Pp.72- 90. Recuperado de http://www.ebooks7-24.com.bibliotecavirtual.unad.
Matus, R., Hernández, M., & García, E. (2010). Estadística. México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nac net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/76119?page=76
omero, R. E. (2016). Estadística para todos: análisis de datos: estadística descriptiva, teoría d Larousse - Ediciones Pirámide. Pp. 313 -328. Recuperado de https://elibro-net.bibliotecavirtua
Referencias
a Control estadístico de la calidad y Seis Sigma.(3a. ed.) McGraw-Hill com.bibliotecavirtual.unad.edu.co/?il=280&pg=91 MX: Instituto Politécnico Nacional. Pp. 65-84. Recuperado de https://elibro-
dística descriptiva, teoría de la probabilidad e inferencia. Madrid, ESPAÑA: ://elibro-net.bibliotecavirtual.unad.edu.co/es/ereader/unad/49136?page=314