5 pruebas, Pruebas – Casio fx-9860G Slim Manual del usuario
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20070201
6-5 Pruebas
La prueba
Z
(
Z
Test) proporciona una variedad de pruebas que se basan en la
estandarización. Esta prueba permite comprobar si una muestra representa o no
precisamente la población cuando la desviación estándar de una población (tal como
la población entera de un país) es conocida de pruebas previas. La comprobación
Z
se
usa para la investigación de mercados e investigación de opinión pública que necesitan
realizarse repetidamente.
La prueba
Z
de 1 muestra (1-Sample
Z
Test), comprueba la media de una población
desconocida cuando la desviación estándar es conocida.
La prueba
Z
de 2 muestras (2-Sample
Z
Test), comprueba la igualdad de las medias de
dos poblaciones basadas en las muestras independientes cuando se conocen ambas
desviaciones estándar de población.
La prueba
Z
de 1 proporción (1-Prop
Z
Test), comprueba la proporción desconocida de un
éxito.
La prueba
Z
de 2 proporciones (2-Prop
Z
Test), compara las proporciones de éxitos de dos
poblaciones.
La prueba
t
(
t
Test) comprueba la hipótesis cuando la desviación estándar de la población
es desconocida. La hipótesis que es la opuesta a la hipótesis que está siendo comprobada
es lo que se llama hipótesis nula, mientras la hipótesis que está siendo comprobada se
denomina hipótesis alternativa. La prueba
t
se aplica normalmente a la prueba de hipótesis
nula. Entonces se realiza una determinación en si se adopta la hipótesis nula o hipótesis
alternativa.
La prueba
t
de 1 muestra (1-Sample
t
Test), comprueba la hipótesis para una sola media de
población desconocida, cuando la desviación estándar de la población es desconocida.
La prueba
t
de 2 muestras (2-Sample
t
Test), compara las medias de la población cuando
las desviaciones estándar de la población son desconocidas.
La prueba
t
de regresión lineal (LinearReg
t
Test), calcula la fuerza de la asociación lineal
de los datos en pares.
La prueba
χ
2
(
χ
2
Test), comprueba la hipótesis relacionada a la proporción de las muestras
incluidas en cada uno de un número de grupos independientes. Principalmente, genera
una tabulación cruzada de dos variables de categoría (tal como sí y no), y evalúa la
independencia de estas variables. Puede usarse, por ejemplo, para evaluar la relación entre
si un conductor ha estado relacionado o no a un accidente de tráfi co, y el conocimiento de
las reglas del tráfi co de esa persona.
La prueba
F
de 2 muestras (2-Sample
F
Test), comprueba la hipótesis de que las medias
de población de las muestras son iguales cuando hay múltiples muestras. Puede usarse, por
ejemplo, para comprobar los efectos carcinógenos de múltiples factores tales como el uso
de tabaco, alcohol, defi ciencia vitamínica, alto consumo de café, inactividad, malos hábitos
de vida, etc.
ANOVA comprueba la hipótesis de que las medias de población de las muestras son
iguales cuando existen múltiples muestras. Puede usarse, por ejemplo, para comprobar si
combinaciones diferentes de materiales tienen o no un efecto sobre la calidad y duración de
un producto fi nal.
ANOVA de una vía (One-Way ANOVA) se usa cuando hay una variable independiente y una
variable dependiente.
ANOVA de dos vías (Two-Way ANOVA) se usa cuando hay dos variables independientes y
una variable dependiente.
6-5-1
Pruebas