Hasta ahora hemos estado trabajando con muestras tomadas de dos poblaciones independientes, que no tienen ninguna relación una con la otra. Ahora vamos vamos a concentrarn concentrarnos os en situaciones situaciones en que el el primer grupo grupo está relacionado con el segundo. Esto ocurre cuando los individuos de las muestras han sido pareados o el mismo individuo ha sido examinado en dos ocasiones diferentes. Ejemplos:
Puede ser el mismo individuo que ha tomado dos pruebas diferentes (pre y post), hermanos, hombre y mujer del mismo país, maridos y mujeres, el mismo objeto vendido bajo dos condiciones diferentes, etc. Es necesario notar que obligatoriamente se tiene que tener el mismo número de observaciones en cada muestra. Cuando es el mismo individuo que se mide en dos ocasiones diferentes se llama una prueba de medidas repetidas . En estos casos lo importante, más que las medidas en sí, es la diferencia entre las medidas. La diferencia entre parear y repetir medidas puede verse en el siguiente ejemplo Parear: El pareo ocurre cuando se toman pares de cajas de cereal que son idénticas y se llena cada una en una máquina diferente. Medidas repetidas: La medidas repetidas ocurren cuando se toma una caja de cereal, se llena en una máquina, se vacía y se vuelve a llenar en la otra máquina. El objetivo de la prueba de t para muestras dependientes es estudiar las diferencias con más precisión, puesto que la variabilidad que se debe a la diferencia entre los sujetos se reduce al ser el mismo sujeto o sujetos semejantes los que se miden.
A . La L a prueba pr ueba de z En todos los problemas de muestras dependientes lo primero que hay que hacer es determinar la diferencia entre todos los pares y hallar el promedio de las diferencias que se expresan con la letra mayúscula "D" y dos suscritos, el primero indica la muestra y el segundo la pareja dentro de las muestras. Asi D 5 = X15 - X25 se refiere a la diferencia entre la primera y la segunda medida en el quinto sujeto o pareja de sujetos. D1 = X11 - X21; D2 = X12 - X22; D3 = X13 - X23; D4 = X14 - X24 Di = X1i - X2i
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
D
se forma añadiendo todas las diferencias y dividiendo entre el número de diferencias. Las diferencias se forman seleccionando un individuo de una muestra y su pareja de la otra. Si se conoce la desviación estándar de la población entonces se puede utilizar la estadística z
Pero como la desviación estándar de la población casi nunca se conoce por lo general se utiliza
B . L a prueba t para la diferencia entre las medias de mues tras dependientes 1. Supuestos 1. La distribución de la población de diferencias es normal 2. La selección para la pareja es aleatoria Esta prueba es robusta con respecto a la normalidad de la población si el tamaño de la muestra es grande y la distribución es simétrica. H 0 significa que no hay diferencia en la medias de las dos poblaciones La estadística utilizada es
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
Donde D = promedio de las diferencias de los pares en las muestras y D = promedio de las diferencias de los pares en las poblaciones; sD = desviación estándar de las diferencias
2. Ejemplo En una empacadora de cereal el jefe de producción tiene dos máquinas para llenar cajas y quiere compararlas para determinar cuál desperdicia más cereal y eventualmente tomar una decisión sobre la máquina que va a dejar funcionando en la empacadora. En este ejemplo el jefe de producción tiene que probar las 10 cajas diferentes correspondientes a los diferentes tipos de cereal que se empacan en la fábrica. Toma dos cajas de cada tipo y obtiene los siguientes datos: Cantidad (en gramos) de cereal derramado en una muestra de 10 tipos de cajas empacadas por dos máquinas diferentes Tipo de máquina Tipo de cereal
Nueva
Vieja
Diferencias
1
12.73
13.89
-1.16
2
9.75
10.32
-0.57
3
13.78
17.01
-3.23
4
8.37
10.43
-2.06
5
11.71
11.39
+0.32
6
15.47
17.99
-2.52
7
14.56
16.02
-1.46
8
11.74
11.90
-0.16
9
9.76
13.11
-3.35
10
12.47
13.88
-1.41
Hay que recordar en el momento de la decisión final cómo fue que se hizo la resta. (A lo que derramaba la nueva se le restó lo que derramaba la
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
vieja). Por lo tanto si la diferencia es estadísticamente significativa, esto querría decir que la vieja es mejor .
HO: D 0 ó
nueva vieja Esta sería la hipótesis en el caso de que el jefe quiera acumular evidencia para señalar que la nueva desperdicia menos cereal que la vieja y así justificar la compra H1: D < 0;
nueva < vieja = 0.05
n = 10
En este caso se utiliza la distribución de t con 9 df
Para tener un 5% del área en la zona de rechazo tenemos que hallar los valores críticos para la prueba de una cola con 9 df. El valor crítico corresponde a -1.833
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
Si t0 < -1.8331 se rechaza H 0 Si t0 -1.8331 no se rechaza H 0 Paso 8: Cómputo de t 0
El valor observado de t cayó en la zona de rechazo por lo tanto se rechaza la hipótesis nula. Con un 5% de significación hay evidencia de que la máquina nueva derrama menos cereal que la vieja. Aquí no se utiliza el intervalo de confianza pues la prueba es de una sola cola.
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
Actividad para resolver el alumno Trabajo social de la alcaldía municipal quiere implantar un tratamiento diseñado para reducir las actitudes generadoras de violencia entre los residentes de un barrio conflictivo.se quiere asegurar que el tratamiento es efectivo. Para determinarlo se ha administrado una preprueba (Prueba 1) normalizada que mide las actitudes violentas a los 500 residentes que componen la colonia. Se obtuvo un promedio de 60.3 y una desviación estándar de 14.8. Más tarde se ofreció el tratamiento, se administró la misma prueba como postprueba (Prueba 2) y se obtuvo un promedio de 59.0 y una desviación estándar de 12. Los ítemes 57- 67 se relacionan con una prueba de hipótesis donde = 0.01.
57. En esta situación la prueba de hipótesis que se debe utilizar es para a. Muestras independientes con varianzas homogéneas b. Muestras independientes con varianzas heterogéneas c. Muestras dependientes d. Muestras no aleatorias 58. En esta situación donde no se conoce la desviación estándar de la población se utiliza como modelo estadístico la distribución a. z b. t c. F d. Ji-cuadrada 59. ¿Cuál sería la hipótesis alterna? a. b. ̅ ̅ c. d.
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
60. ¿Cuál pudiera ser la hipótesis nula? a. b. ̅ ̅ c.
D
0
d. 61. ¿Cuántos grados de libertad se utilizan en la prueba de hipótesis? a. 499 b. 500 c. 998 d. 1,000 62. ¿Cuál es el valor crítico? a. -2.576 b. -2.326 c. 2.326 d. 2.576 63. ¿Cuál es la zona de rechazo? a. valor observado
2.326
b. valor observado
-2.326
c. 1.96 d. -2.576
v.obs. ó v.obs. v.obs.
-2.576
-1.96
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
64. ¿Cuál es la zona de no rechazo? a. valor observado < 2.326 b. valor observado > -2.326 c. 2.576 < v.obs. d. -2.576 > v.obs. 65. ¿Cuál es el valor observado, si el error estándar de las diferencias es 0.54? a. -2.41 b. 1.3 c. 2.41 d. no se puede determinar 66. Si se rechazara la hipótesis nula, la conclusión que se pudiera sacar de estos resultados es que a. los vecinos que se someten al tratamiento reducen sus actitudes generadoras de violencia b. los vecinos que se someten al tratamiento no varían en sus actitudes generadoras de violencia c. los vecinos que se someten al tratamiento aumentan sus actitudes generadoras de violencia d. los vecinos que se someten y los que no se someten al tratamiento tienen el mismo nivel de actitudes generadoras de violencia
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS
Ing. Oscar Guillermo Segura
Estadistica II
67. Si no se rechazara la hipótesis nula, la conclusión que se pudiera sacar de estos resultados es que a. los vecinos que se someten al tratamiento reducen sus actitudes generadoras de violencia b. los vecinos que se someten al tratamiento no varían en sus actitudes generadoras de violencia c. los vecinos que se someten al tratamiento aumentan sus actitudes generadoras de violencia d. los vecinos que se someten y los que no se someten al tratamiento tienen el mismo nivel de actitudes generadoras de violencia
