Speaker A
Bienvenidos y bienvenidas, en este video tutorial indicaremos cómo trabajar con diferentes pruebas de hipótesis en Infostat.
Tutorial en español sobre cómo realizar pruebas de hipótesis en Infostat, incluyendo normalidad, medias, proporciones e independencia.
Key Takeaways
- El valor P es fundamental para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula.
- La prueba de normalidad es esencial antes de aplicar pruebas paramétricas.
- Las pruebas T permiten comparar medias dentro de una muestra o entre grupos.
- La prueba Chi cuadrado ayuda a determinar dependencia entre variables categóricas.
- La diferencia de proporciones se usa para comparar proporciones entre dos grupos.
Summary
- Introducción a la prueba de hipótesis de normalidad usando Shapiro-Wilks en Infostat.
- Cómo calcular y usar la media muestral para pruebas T de una media.
- Realización de pruebas T para comparar promedios entre dos grupos.
- Ejemplo de prueba de independencia con tablas de contingencia y Chi cuadrado de Pearson.
- Procedimiento para comparar proporciones mediante prueba de diferencia de proporciones.
- Interpretación del valor P y su comparación con el nivel de significancia (0.05).
- Configuración de pruebas unilaterales y bilaterales en Infostat.
- Uso de variables categóricas para clasificaciones y comparaciones en pruebas estadísticas.
- Importancia de plantear hipótesis nula y alternativa para cada prueba.
- Explicación paso a paso del manejo de Infostat para realizar cada tipo de prueba.
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Speaker A
Iniciaremos con la prueba de hipótesis de normalidad, ya que es la base de la estadística inferencial.
Speaker A
Así que si queremos probar si una variable se comporta como una distribución normal, debemos ir a la barra de herramientas y darle clic en estadísticas.
Speaker A
Posteriormente, seleccionaremos la opción inferencia basado en una muestra y prueba de normalidad de Shapiro-Wilks.
Speaker A
Debemos pasar la variable de interés, recuerden que la hipótesis de esta prueba.
Speaker A
La hipótesis nula es que la variable que elijamos se comporte como una distribución normal.
Speaker A
En este caso podríamos trabajar con la duración en minutos.
Speaker A
Aceptamos.
Speaker A
Aquí encontraremos el nombre de la prueba, el nombre de la variable.
Speaker A
El tamaño de nuestra muestra.
Speaker A
Y lo más importante, el valor P.
Speaker A
Como es en este caso, el valor P es 0.0001, que es menor al nivel de significancia de 0.05.
Speaker A
Se rechaza la hipótesis nula, es decir, la variable duración de la película en minutos.
Speaker A
No se distribuye como una normal.
Speaker A
Continuamos ahora con promedios.
Speaker A
Es decir, la prueba para una media.
Speaker A
Primero, debemos hallar el valor promedio de la variable de interés de la muestra.
Speaker A
Ejemplo, escojamos, sigamos con la misma variable duración.
Speaker A
Para ello vamos a estadísticas, medidas resumen.
Speaker A
Pasamos la variable, que en este caso ya está.
Speaker A
Dejamos en blanco los otros, o las otras opciones y aceptamos.
Speaker A
Seleccionamos la media.
Speaker A
Las otras opciones, si queremos, las dejamos en blanco.
Speaker A
Damos a aceptar.
Speaker A
Y aquí obtendremos nuestro valor de la media de la muestra.
Speaker A
Es decir, 111.82 es el valor promedio de duración en minutos de la muestra.
Speaker A
Este valor nos servirá para la prueba, es decir, será el parámetro de la hipótesis.
Speaker A
Es más, podríamos plantear que la hipótesis nula sea que el promedio de la duración de la película.
Speaker A
Es de máximo 111.82 minutos.
Speaker A
De esta forma, nos dirigiremos ahora a la barra de herramientas.
Speaker A
En donde daremos clic en estadísticas.
Speaker A
Buscamos inferencia basada en una muestra.
Speaker A
Y seleccionamos prueba T para una media.
Speaker A
En este caso debemos pasar la variable de nuestro interés a plantear la hipótesis.
Speaker A
Pasamos duración, que en este caso ya está y aceptamos.
Speaker A
En este nuevo recuadro elegiremos las características de nuestra prueba.
Speaker A
Es decir, si la prueba es unilateral derecha, unilateral izquierda o bilateral.
Speaker A
Como nuestra prueba es que el promedio sea máximo de 111.82.
Speaker A
Sería una prueba unilateral derecha.
Speaker A
Debemos verificar que el parámetro se encuentre correcto.
Speaker A
En nuestro caso es 111.82.
Speaker A
Verificamos que el valor P se encuentre seleccionado.
Speaker A
Si queremos dejamos las otras opciones.
Speaker A
Si no.
Speaker A
Las deseleccionamos.
Speaker A
Damos clic en aceptar.
Speaker A
Y obtendremos la respuesta.
Speaker A
En este caso encontramos el nombre de la prueba.
Speaker A
El valor, el nombre de la variable.
Speaker A
La prueba unilateral derecha con nuestro parámetro, que es 111.82.
Speaker A
Y lo más importante, el valor P.
Speaker A
Como este valor P es 0.4993, es decir, es mayor al alfa.
Speaker A
Nivel de significancia de 0.05, se puede concluir que no se rechaza la hipótesis nula.
Speaker A
Es decir, que el promedio de duración de la película en minutos.
Speaker A
Es de máximo 111.82 minutos.
Speaker A
Ahora bien, si lo que queremos es comparar promedios de una variable entre grupos.
Speaker A
Lo que debemos hacer es ir a estadísticas.
Speaker A
Inferencia basada en dos muestras.
Speaker A
Y elegir prueba T.
Speaker A
Aquí debemos seleccionar la variable a comparar.
Speaker A
Podemos continuar con la duración.
Speaker A
También debemos seleccionar la variable.
Speaker A
En la cual tendrá las comparaciones.
Speaker A
En este caso podremos comparar los promedios entre las personas que comieron y las que no comieron en el cine.
Speaker A
Es decir, la variable ingesta de comida.
Speaker A
La pasamos a criterios de clasificación y aceptamos.
Speaker A
En este recuadro dejamos comparaciones todos contra todos.
Speaker A
Verificamos las opciones de la variable de clasificación, es decir, sí y no.
Speaker A
Fíjense que está ordenado alfabéticamente.
Speaker A
Es decir, primero no y luego sí.
Speaker A
Debemos indicarle la lateralidad de la prueba.
Speaker A
Así que plantaremos una prueba.
Speaker A
Por ejemplo, que el promedio de la duración de la película de las personas que no comieron es mayor al de las personas que sí comieron.
Speaker A
Es decir, que esta prueba será unilateral derecha.
Speaker A
Ahora debemos seleccionar los datos que queramos que aparezcan en nuestra prueba.
Speaker A
Verifiquemos que el valor P esté seleccionado.
Speaker A
Lo demás ya es decisión propia.
Speaker A
Seleccionamos la presentación de la prueba y aceptamos.
Speaker A
En el resultado de la prueba encontraremos el nombre de la variable.
Speaker A
Por cual está clasificada.
Speaker A
Y la lateralidad de la prueba.
Speaker A
Así como los grupos en los que se está haciendo la comparación.
Speaker A
Hay que fijarnos en el valor P de la prueba, que es el de interés.
Speaker A
El cual es de 0.9883, es decir, es mayor al nivel de significancia que es 0.05.
Speaker A
Por tanto, no se rechaza la hipótesis nula.
Speaker A
Es decir, que se infiere que la duración promedio de la película de las personas que no comieron es menor o igual a los que sí.
Speaker A
Lo que concluye que no hay evidencia significativa para que nuestra hipótesis se cumpla.
Speaker A
Adicional a ello, cuando necesitemos determinar si hay o no dependencia entre variables.
Speaker A
Realizamos una prueba de hipótesis de independencia.
Speaker A
Para ello, debemos plantear las hipótesis.
Speaker A
Ejemplo.
Speaker A
Que la elección del género de la película es independiente a la jornada en que se va al cine.
Speaker A
Ahora, para realizar la prueba, debemos ir a estadísticas.
Speaker A
Datos categorizados, tablas de contingencia.
Speaker A
Seleccionamos las dos variables con las cuales vamos a trabajar.
Speaker A
En este caso sería género de película, jornada.
Speaker A
Dejamos en blanco las otras opciones y aceptamos.
Speaker A
Determinamos cuál irá en filas, cuál irá en columnas.
Speaker A
Aceptamos.
Speaker A
Y aquí obtendremos con cuáles variables estamos trabajando, género y jornada.
Speaker A
Y en la parte inferior es donde nos va a determinar el valor P de la prueba.
Speaker A
Nos enfocaremos en la prueba Chi cuadrado de Pearson.
Speaker A
Chi cuadrado de Pearson.
Speaker A
En donde el valor P es 0.0001, es decir, es menor al alfa, nivel de significancia de 0.05.
Speaker A
Lo que concluye que se rechaza la hipótesis nula.
Speaker A
Es decir, el género de película que se selecciona es dependiente de la jornada en que se va al cine.
Speaker A
Cuando se requiera comparar proporciones de la población, debemos realizar una prueba de hipótesis de diferencia de proporciones.
Speaker A
Para ello, debemos tener las proporciones a comparar tomadas de una muestra.
Speaker A
En nuestro caso, podremos tomar 15 de 28, 7 de 35.
Speaker A
Que son personas que vieron comedia en la tarde y en la noche.
Speaker A
Vamos a estadísticas, inferencia basada en dos muestras.
Speaker A
Diferencia de proporciones.
Speaker A
Completamos los espacios.
Speaker A
Es decir.
Speaker A
7 de 35.
Speaker A
Y 15 de 28.
Speaker A
Damos clic en calcular.
Speaker A
Y observamos nuestro valor P.
Speaker A
Como el valor P es menor al 0.05, que es el nivel de significancia.
Speaker A
Podemos inferir que la hipótesis nula se rechaza.
Speaker A
Es decir, las proporciones serían diferentes.
Speaker A
Les agradezco por su atención prestada.
Speaker A
Y nos estaremos viendo en un próximo video tutorial.
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