Prueba chi cuadrado

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Prueba chi cuadrado por Mind Map: Prueba chi cuadrado

1. Bondad de ajuste

1.1. Prueba de bondad de ajuste para distibuciones de probabilidad

1.1.1. Se utiliza para rechazar o no rechazar la hipótesis de investigación que los datos no se ajustan a una determinada distribución teórica. para esta prueba se utiliza Chi cuadrado de bondad de ajuste que sigue los siguientes paso: plateamiento de la hipótesis, calcular valor de prueba por medio de fórmula, encontrar el valor crítico, establecer desición e interpretar y dar concluciones.

1.1.1.1. La frecuencia esperada (fe=np), frecuencia observada (fo), número de parámetros estimados en la distribución teórica (k), número de categoría en que se forman los datos (m).

1.1.1.1.1. Paso 1. Plantear la hipótesis; Ho: los datos se ajustan a una distribución de Poisson. Ha:los datos no se ajustan a una distribución de Poisson.

1.1.1.1.2. Paso 2: Estadístico de prueba, para calcular Poisson se puede recurrir a la aplicación de Geogebra. Con la información de las probabilidades, para obtener la frecuencia esperada fe, se debe multiplicar cada resultado de la tabla de Poisson por X que son el total del problema.

1.1.1.1.3. Paso 3: valor critico de chi cuadrado.

1.1.1.1.4. Paso 4: Regla de desición; se rechaza si Ho si x2( prueba) > x2 (crítico).

1.1.1.1.5. Paso 5: interpretacioón y concluciones.

2. Prueba de Homogeneidad

2.1. Se utiliza para rechazar o no rechazar la hipótesis de investigación que existe diferencia en las poblaciones con relación a ciertas clases evaluadas.

2.2. Los conceptos son: Frecuencia esperada (fe), frecuencia observada (fo), conocer las clases (m---filas), y las poblaciones relacionadas (k--- columnas)

2.2.1. Paso 1. Plantear la hipótesis; Ho: los datos se ajustan a una distribución de Poisson. Ha:los datos no se ajustan a una distribución de Poisson.

2.2.2. Paso 2: Estadístico de prueba, para calcular Poisson se puede recurrir a la aplicación de Geogebra. Con la información de las probabilidades, para obtener la frecuencia esperada fe, se debe multiplicar cada resultado de la tabla de Poisson por X que son el total del problema.

2.2.3. Paso 3: valor critico de chi cuadrado.

2.2.3.1. Paso 4: Regla de desición; se rechaza si Ho si x2( prueba) > x2 (crítico).

2.2.3.1.1. Paso 5: interpretacioón y concluciones.

3. Prueba de Independencia entre variables

3.1. Su utilidad precisa en evaluar la independencia entre dos variables nominales u ordinales, dando un método para verificar si las frecuencias observadas en cada categoría son compatibles con la independencia entre ambas variables.

3.2. Para evaluarla se calculan los valores que indicarían la independencia absoluta, lo que se denomina frecuencias esperadas, comparándolos con las frecuencias de la muestra. Como habitualmente, H0 indica que ambas variables son independientes, mientras que H1 indica que las variables tienen algún grado de asociación.

3.2.1. Se utiliza para rechazar o no rechazar la hipótesis de investigación que las variables no son independientes (tienen relación o algún grado de asociación, es decir, son dependientes).

3.2.1.1. Los conceptos son: Frecuencia esperada (fe), frecuencia observada (fo), conocer las clases (m---filas), y las poblaciones relacionadas (k--- columnas)