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UNIVERSIDA NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
UNAD
INFERENCIA ESTADISTICA
TRABAJO COLABORATIVO No.2
GRUPO: 100403_181
PRESENTADO POR:
JULIAN ANDRES MIRANDA
MIGUEL FERNANDO FIERRO
MAYO DE 2013
BOGOTA
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INTRODUCCION
A continuación pondremos en práctica cada uno de los conocimientos adquiridos
en la unidad No2, se analizaran las pruebas de hipótesis de problemáticas reales,
plantearan las hipótesis, se desarrollara la ANOVA y prueba de Turkey, se
analizaran y plantearan las variables cuantitativas y cualitativas.
OBJETIVOS
Analizar la hipótesis no paramétricas.
Plantear los valores de un zona de rechazo
Desarrollar la ANOVA y prueba de Turkey
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1. Plantee solamente las hipótesis de los siguientes casos (paso 1 de Un
contraste):
a. De las petroleras Canacol y Hocol se seleccionan dos Muestras de empleados
de tamaños respectivamente, Se quiere probar si existe diferencias entre lossalarios de las
Petroleras.
H0: μ=x H0: Salario Canacol=x
H1: μ≠ x H1: Salario Hocol≠ x
b. En diciembre del 2012 las horas extras promedio elaboradas por 40 obreros de
una petrolera de la región fue de 48 horas con una desviación estándar de 2
horas, mientras que 40 obreros de la misma petrolera en Febrero del 2013 tenían
un promedio de horas extras laboradas igual a 47.5 horas con una desviación de
2.8 horas. El Gerente de Recursos Humanos de la empresa mantiene que el
promedio de horas extras laboradas por los obreros de la empresa en el 2012 es
más alto que el promedio de horas extras laboradas por los obreros en el 2013.
H0 : μ = 48 H0: Horas Extras 2012 ≥ 48
H1: μ< 48 H1: Horas Extras 2013 < 48
UNILATERAL IZQUIERDA
c.La tasa media de rendimiento de dos tipos de acciones es 40% y 45%, con
desviaciones de 6 y 3. Al seleccionar dos muestras respectivamente, Se desea
saber si el rendimiento promedio es diferente a un nivel de significancia del 0.10.
H0: μ = 40% H0: Acción 1 = 40%
H1: μ ≠ 40% H1: Acción 1 ≠ 40%
PRUBA BILATERAL
H0: μ = 45% H0: Acción 2 = 45%
H1: μ ≠ 45% H1: Acción 2 ≠ 45%
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2. La zona de rechazo en una prueba de hipótesis puede estar ubicada a un sólo
extremo o distribuida en el extremo ya sea inferior o superior. Para el caso de
muestras grandes en una prueba unilateral es necesario cargar todo el nivel de
significancia alfa a un sólo lado, en dicho caso, cuál es el valor en las colas si el
nivel de confianza es:
Nivel de Confianza Valor en colas
90% 0,1
92% 0,08
94% 0,06
3. Para poder realizar un ANOVA es importante identificar las variables aestudiar. Por tal motivo, en los siguientes casos sólo se le pide identificarla variable dependiente e independiente:
a. Un agrónomo aplica a un cultivo de plantas que está dividido en tresparcelas, tres tipos diferentes de abono simple, a saber: nitrogenado,fosfatado y potásico, para establecer con cual crece más la planta.
Variable independiente: tipo de abono utilizado (nitrogenado,fosfatado o potásico)Variable dependiente: crecimiento de la planta (centímetrosde altura)
b. Para la transmisión de datos se utilizan metales. Se sabe que el oro
es muy buen conductor, pero es muy costoso, por tanto un grupo deingenieros metalúrgicos intentan producir una aleación que tenga unalto poder de conducción (baudio= unidad de transmisión de datos) amenor costo; para lo cual experimentan con cuatro tipo dealeaciones.
Variable independiente: tipo de aleación utilizada.Variable dependiente: poder de conducción (baudio= unidadde transmisión de datos).
c. Un ingeniero industrial quiere empacar tilapia para comercializar yque pueda conservarse para el consumo humano por variassemanas, para lo cual lleva a cabo cinco procesos diferentes deempacado, entre los cuales está el enlatado.
Variable independiente: tipo de proceso de empacadoutilizado.Variable dependiente: nivel de conservación de la tilapia.
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4. Estudiantes de odontología realizan una investigación para identificar la técnica
más apropiada para la preparación incisal (Clic para ver: ¿Qué es la preparación
incisal?). Para ello, comparan los resultados de tres técnicas diferentes aplicadas
a 36 unidades dentales (dientes), la variable dependiente en este caso es la
resistencia a la compresión, la cual se mide en megapascales y la variable
independiente (cualitativa) es la técnica usada.
Para identificar si hay diferencias entre las técnicas debe hacer el ANOVA y la
prueba de Tukey para determinar entre que par de técnicas hay diferencias. La
siguiente es la tabla con los datos recogidos para cada una de las técnicas
usadas:
No Técnica A Técnica B Técnica C
1 73,95 148,36 173,98
2 50,99 66,01 183,283 78,18 84,81 179,01
4 85,89 55,57 180,72
5 75,65 97,66 193,77
6 73,15 78,64 225,53
7 100,09 60 168,11
8 73,95 55,35 163,66
9 66,03 66,01 163,84
10 77,9 56,72 185,75
11 91,82 82,78 212,55
12 95,4 56,78 176,41
Media 78,58333333 75,7241667 183,884167
Varianza 179,5093333 715,936427 355,001499
Desviación 13,39810932 26,7569884 18,8414835Suma 943 908,69 2206,61
n 12 12 12 Total = 36
ANÁLISIS DEVARIANZA
Origen de las
variaciones
Suma de
cuadrados
Grados de
libertad
Promedio de los
cuadrados F Probabilidad Valor crítico para F
Entre grupos 91180,10374 2 45590,05187 109,3769886 2,75E-15 3,284917651
Dentro de los grupos 13754,91985 33 416,815753
Total 104935,0236 35
RESUMEN
Grupos Cuenta Suma Promedio Varianza
Técnica A 12 943 78,5833333 179,509333
Técnica B 12 908,69 75,7241667 715,936427
Técnica C 12 2206,61 183,884167 355,001499
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5. Según la característica que aparece en la primera columna, indique en la otra, el elemento quecumple con esa condición (ver ejemplo
Característica Elemento
Al hacer una prueba de hipótesis para la media, elementoque se calcula restándole uno (1) al tamaño de la muestra Grados de libertad
En un experimento de conductividad con tres tipos demetales:Modelo de prueba no paramétrico que quiere probar elgrado de ajuste del tipo de metal a una distribuciónuniforme.
La pruebas de Bondad de Ajuste
ji-cuadrado
La prueba de hipótesis sobre la diferencia de dos muestras
relacionadas en la estadística No paramétrica, es aplicadaen forma adecuada a través de la prueba
Kolmogorov-Smirnov
Prueba no paramétrica que requiere de una muestra depareja de valores, por ejemplo, antes de una dieta ydespuésde la dieta, para realizar las restas de cada par de valores,asignándoles un signo (+) o (-) dependiendo de si la restaes positiva o Negativa.
Kolmogorov-Smirnov
Media de la Técnica A 78,58333333
n de la Técnica A 12
Media de la Técnica B 75,72416667
n de la Técnica B 12
Media de la Técnica C 183,8841667
n de la Técnica C 12CME (Cuadrado medio del error) 416,815753
Estadístico Q de Tukey 3,49
Comparación del grupo 1 con el 2
Diferencia absoluta 2,859166667
Error estándar de la diferencia 5,893610615
Amplitud cítrica 20,56870105
Medias de Técnica A y Técnica B No diferente
Comparación del grupo 1 con el 3
Diferencia absoluta 105,3008333
Error estándar de la diferencia 5,893610615Amplitud cítrica 20,56870105
Medias de Técnica A y Técnica C Diferentes
Comparación del grupo 2 con el 3
Diferencia absoluta 108,16
Error estándar de la diferencia 5,893610615
Amplitud cítrica 20,56870105
Medias de Técnica B y Técnica C Diferentes
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Conclusión.
Pudimos ver como a través de las pruebas de hipótesis podemos determinar el
comportamiento de una frecuencia o de un análisis de variables que nos puedan
llevar a determinar un comportamiento, comprendimos la elaboración de una
ANOVA y detectar las variables cuantitativas y cualitativas en el planteamiento deun análisis de resultados.