Pruebas de Hipótesis: Análisis Estadístico de Datos, Apuntes de Bioestadística

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Pruebas de Hipótesis

Hipótesis estadística

Hipótesis nula y Alterna

Pruebas de Hipótesis

Nivel de Significancia

Tipos de Pruebas de Hipótesis

Región Crítica y Regla de Decisión

Prueba de normalidad

1. Plantear las hipótesis Ho: Los datos tienen una distribución normal Ha: Los datos no tienen una distribución normal 2. Nivel de significancia confianza 95% significancia (alfa) 5% 3. Prueba estadística a emplear Emplearemos la prueba de Kolgomorov -Smirnov Analizar/estadística descriptiva/frecuencias/desclikear tablas de frecuencias/graficos/desclikear/graficos con pruebas de n Tabla 1 Prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov Estadístico gl p 4. Criterio de decisión Si p<0,05 rechazamos la Ho y acepto la Ha Si p>=0,05 aceptamos la Ho y rechazamos la Ha. 5. Decisión y conclusión Como p=0 < 0,05 entonces rechazamos la Ho y acepto la Ha, es decir los datos no tienen una distribución normal, por lo tanto aplicaremos estadística no paramétrica.

Prueba de hipótesis para correlación

I.- Prueba de Normalidad

1.- Planteamos la Hipótesis Ho: Los datos tienen una distribución normal Ha: Los datos no tiene una distribución normal 2.- Nivel de Significancia Alfa 0. 3.- Prueba estadística Kolgomorov-Smirnoff Analizar/Estadísticos descriptivos/Explorar/Pasar los datos a dependientes/gráficos- ninguno y grafico de normalidad de pr 4.- Regla de decisión Si p<0,05, aceptamos la Ha y rechazamos la Ho Si p>= 0,05, rechazamos la Ha y aceptamos la Ho 5.- Resultados y Conclusiones Tabla 2 Pruebas de normalidad de Kolgomorv-Smirnov Estadístico gl p Satisfacción 0.291 100 0 Desempeño 0.188 100 0 Como p = 0 < 0,05, por lo tanto, aceptamos la Ha, es decir, los datos no tiene una distribución normal, por lo tanto aplicaremos estadística no paramétrica.

II.- Aplicaremos correlación de Spearman

1.- Planteamos la Hipótesis Ho: ρ = 0 (No existe correlación) Ha: ρ ≠ 0 (Si existe correlación) 2.- Nivel de Significancia Alfa 0. 3.- Prueba estadística Correlación de Spearman Analizar/Correlacionar/Bivariadas/Pasar Variables/Clik en Spearman/Aceptar 4.- Regla de decisión Si p<0,05, aceptamos la Ha y rechazamos la Ho Si p>= 0,05, rechazamos la Ha y aceptamos la Ho 5.- Resultados y Conclusiones Tabla 3 p N Satisfacción - Desempeño 0.758 0 100 Como p = 0 < 0,05, por lo tanto, aceptamos la Ha, es decir, los datos no tiene una distribución normal, por lo tanto aplicaremos estadística no paramétrica. Correlación de Spearman de la satisfacción y desempeño de los trabajadores de la empresa Como p = 0 < 0,05, por lo tanto, existe relación significativa entre la satisfacción y el desempeño de los trabajadores. Esta relación es directa, es decir, a mayor satisfacción laboral mayor desempeño laboral, además la relación es alta ( = 0.758)

PERSONA

SATIFACCION DESEMPEÑO

PUNTAJE PUNTAJE

Prueba de hipótesis para muestras relacionadas

Ejemplo

1. Planteamos las hipótesis Ho:μ1=μ Ha: μ1≠μ 2. Nivel de significancia alfa 0. 3. Prueba estadística Prueba t para muestras relacionadas analizar/comparar medias/prueba t para muestras relacionadas / pasan el pre y post test / opciones, verificar alfa/acep 4. Criterio de decisión si p>=0.05 , aceptamos la Ho y rechazamos la Ha si p<0.05, rechazamos la Ho y aceptamos la Ha 5. Resultados y conclusión Tabla 1 Prueba t para muestras relacionadas del Pre y post test del programa "Aprendiendo a quererme mas" IC 95% t gl p Inferior Superior PRE-TEST - -24,206 -14,898 -8,606 28 , Como p=0 <0.05, por lo tanto rechazamos la Ho y aceptamos la Ha, es decir las medias entre el pre y post tes son significativamente diferentes, por lo tanto concluimos que el programa "Aprender a quereme más" mejora significativamente el autoestima de los estudiantes del tercer grado de Educación Primaria I.E. Estatal Nº 80891 “Augusto Alberto Alva Ascurra”.

pciones, verificar alfa/aceptar

Prueba de hipótesis para muestras independientes

Ejemplo

Dieño de la investigación: Cuasi Experimental Grupo Control Pre test Grupo Experimental Post test Prueba de hipótesis para la comparación de varianzas (Prueba de homogeneidad)

1. Planteamiento de las hipótesis Ho: Grupos son homogéneos Ha: Grupos no son homogéneos 2. Nivel de significancia alfa 0. 3. Prueba estadística Prueba de Levene Analizar/comparar medias/prueba t para muestras independientes/paso pre test/defino grupos 4. Criterio de decisión Si p<0.05 rechazamos la Ho y aceptamos la Ha Si p>=0.05 rechazamos la Ha y aceptamos la Ho 5. Resultados y conclusión Tabla 1 Prueba de Levene del Pre Test de los grupos control y experimental F p Pre Test 3,026 0. Prueba de hipótesis para demostrar la eficiencia del Programa Eficiencia del programa “Educando con Amor” basado en el modelo humanista para mejorar problemas de conducta de los niños y niñas de 5 años en la Institución Educativa Nº 211 CDMX Como p = 0.088 >0.05, por lo tanto rechazamos la Ha y aceptamos la Ho, es decir las varianzas de los grupos son iguales, por lo tanto los grupos control y experimental son homogéneos.

𝜎_1^2=𝜎_2^

𝜎_1^2≠𝜎_2^

**_1. Planteamos las hipótesis

2. Nivel de significancia_** alfa 0. 3. Prueba estadística Prueba t para muestras independientes Analizar/comparar medias/prueba t para muestras independientes / pasamos post test/ definimos grupos/aceptar 4. Criterio de decisión Si p<0.05 rechazamos la Ho y aceptamos la Ha Si p>=0.05 rechazamos la Ha y aceptamos la Ho 5. Resultados y conclusión Tabla 2 Prueba t para muestras independientes del post test de los grupos control y experimental t gl p IC 95% Inferior Superior Post Test 4,763 54 0 9,720 23, Ho: μ1 = μ Ha: μ1 ≠ μ Como p=0 <0.05, rechazamos la Ho y aceptamos la Ha, es decir las medias del Pre test y post Test son diferentes, por lo tanto concluimos que el programa aplicado "Educando con Amor" fue eficiente en la mejora de conducta de los niños y niñas de 5 años de un centro educativo.

PERSONA

GRUPO CONTROL GRUPO EXPERIMENTAL

PRE-TEST POST-TEST PRE-TEST POST-TEST