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Prueba de bondad de ajuste para frecuencias esperadas.pdf

  1. UNIVERSIDAD NACIONAL JOSÉ FAUSTINO SÁNCHEZ CARRIÓN FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIALSISTEMAS E INFORMATICA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL ESTADÍSTICA EMPRESARIAL GRUPO Nº2 HUACHO – PERÚ 2023 Pérez Ramírez José Luis DOCENTE:
  2. SILABO
  3. LIBROS UTILIZADOS
  4. Herramientas tecnológicas utilizados
  5. Prueba de bondad de ajuste
  6. Prueba de bondad de ajuste para frecuencias esperadas iguales
  7. La prueba se puede realizar utilizando el estadístico de prueba Chi-cuadrado (χ²), en el cual se compara la frecuencia observada con la frecuencia esperada en cada categoría.
  8. Para hacer esta prueba, se deben seguir los siguientes pasos: 1. Definir la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (Ha) 2. Establecer el nivel de significancia (α) 3. Elegir la distribución con la cual se va a comparar la muestra 4. Obtener las frecuencias observadas en cada categoría 5. Calcular las frecuencias esperadas en cada categoría, asumiendo que todas las categorías tienen la misma frecuencia esperada 6. Calcular el estadístico de prueba Chi- cuadrado y compararlo con el valor crítico en la tabla de χ² con k-1 grados de libertad, donde k es el número de categorías 7. Si el valor del estadístico de prueba es mayor que el valor crítico, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que la muestra no proviene de la distribución especificada. Si el valor del estadístico de prueba es menor o igual que el valor crítico, se acepta la hipótesis nula y se concluye que la muestra sí proviene de la distribución especificada.
  9. EJERCICIO 1 El propietario de cadena de restaurantes, desea añadir filetes a su menú. Antes de hacerlo, decide contratar a una encuestadora, para que lleve a cabo una encuesta entre personas adultas para saber cuál es su platillo favorito cuando comen fuera de casa. La encuestadora seleccionó una muestra de 120 adultos y les pidió que indicaran su comida favorita cuando salen a cenar. Los resultados se reportaron en la siguiente tabla.. significancia del 5%
  10. valor de p
  11. Prueba de bondad de ajuste para frecuencias esperadas diferentes.
  12. Inferir si la población muestreada, cuyos datos se clasifican en una escala nominal o son agrupados en intervalos, sigue una cierta distribución teórica. Objetivo
  13. LA Hipótesis nula: frecuencias observadas son iguales a las frecuencias esperadas. LA Hipótesis alternativa: frecuencias observadas son diferentes a las frecuencias esperadas. PRUEBA DE Hipótesis
  14. SELECCIÓN DEL NIVEL DE SIGNIFICANCIA EL NIVEL SIgNIFICANCIA ES DE 0.05
  15. Estadístico de prueba fo: frecuencia observada fe: frecuencia esperada k: número de categorías
  16. Decisión estadística Cuando se acepta la hipótesis nula, se puede afirmar que la muestra es extraída de una población cuya distribución es la del modelo contrastado con una confianza α.
  17. EJERCICIO 1
  18. USANDO MINITAP
  19. USANDO MINITAP
  20. EJERCICIOS DESARROLLADOS EN EL SOFTWARE IBM SPSS STATISTICS 26
  21. Prueba de bondad de ajuste para frecuencias esperadas iguales
  22. EJERCICIO El gerente de una empresa de manufactura desea saber como su trabajadores se trasladan desde sus hogares hasta la empresa. a la empresa. Seleccionó a 236 personas para aplicar dicha encuesta obteniendo los siguientes resultados: 104 se trasladan en automóvil, .58 se trasladan en autobús, 41 se trasladan en motocicleta y el resto se trasladan caminando. Sin embargo, el gerente esperaba que 59 personas se trasladen del mismo modo. Con un nivel de significancia del 1%, determine si se debe a la aleatoriedad o hay algún error de muestreo que hace que los resultados obtenidos sean diferentes a los resultados esperados.
  23. Resolución Paso 1: Definir las hipótesis. H₀= No hay diferencia entre los resultados obtenidos y esperados. H = Los resultados obtenidos y esperados son diferentes. 1 Paso 2: Llevar los datos a SPSS. Para trasladar los datos del ejercicio al software SPSS debemos seguir las instrucciones que se presentan a continuación.
  24. Resolución Paso 3: Tomar una decisión. p-valor > 0.01, se acepta la H₀ y se rechaza la hipótesis alterna. p-valor ≤ 0.01, se rechaza la H₀ y se acepta la hipótesis alterna. Como nuestro p-valor es menor que 0.01, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna. En conclusión, los resultados obtenidos son diferentes a los resultados esperados.
  25. Prueba de bondad de ajuste para frecuencias esperadas diferentes
  26. EJERCICIO Se desea conocer el nivel de obesidad en el Perú, para ello se evalúa a 250 personas obteniendo que 142 tienen obesidad. Se conoce que hasta el 2022 el nivel de obesidad en nuestro país era del 70%. Determine con un nivel de significancia del 5% si el nivel de obesidad obtenido es diferente al propuesto.
  27. Resolución Paso 1: Definir las hipótesis. H₀= No hay diferencia entre el nivel de obesidad obtenido y el nivel de obesidad propuesto. H = Los nivel de obesidad obtenido y propuesto son diferentes. 1 Paso 2: Llevar los datos a SPSS. Para trasladar los datos del ejercicio al software SPSS debemos seguir las instrucciones que se presentan a continuación.
  28. Resolución Paso 3: Tomar una decisión. p-valor > 0.05, se acepta la H₀ y se rechaza la hipótesis alterna. p-valor ≤ 0.05, se rechaza la H₀ y se acepta la hipótesis alterna. Como nuestro p-valor es menor que 0.05, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna. En conclusión, los el valor de obesidad obtenido es diferente al nivel de obesidad propuesto.
  29. Gracias
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