Problematising opera sign language interpreting

USO DE EXCEL

Los estadísticos de prueba con alfa se determinan como sigue: Zalfa/2 = distr.norm.estand.inv(alfa/2)

talfa/2 = distr.t.inv(alfa, gl) donde gl = grados de libertad = n-1 Chi cuadrada de alfa/2 = prueba.chi.inv(alfa/2, gl)

Falfa/2 = distr.f.inv(alfa/2, gl. Numerador, gl. Denominador)

USO DE MINITAB

 Calc > Probability distributions > Normal, t , Chi-Square, F, etc.

 Seleccionar Inverse Cumulative Distribution; si los pide dar los grados de libertad = n-1  En input constant poner el valor de alfa/2 o alfa

Para determinar los intervalos de confianza en Minitab se tiene: intervalo de confianza para la media

 stat > basic statistics > 1-sample z o 1-sample t

 variable -- indicar la columna de los datos en samples in columns o summarized data

(indicando en sample size el tamaño de muestra y en mean la media). para el caso de la prueba z además se indica en standard deviation la desviación estándar.

 en options: indicar el confidence level -- 90, 95 o 99% (igual a 1-alfa). OK

Intervalo de confianza para una proporción  stat > basic statistics > 1-proportion  seleccionar summarized data

 number of trials = n tamaño de la muestra

 number of events = d éxitos encontrados en la muestra  en options: indicar el confidence interval -- 90, 95 o 99%..  seleccionar use test and interval based in normal distribution

Tamaño de muestra

Para determinar el tamaño de muestra necesario para el intervalo de confianza o la prueba hipótesis con base a un error máximo y un nivel de confianza deseado se utilizan las siguientes fórmulas:

Página 81 de 129 2 2 2 2 2 / ) 1 )( ( ) (         Z X Z n

2006

EJERCICIOS:

Ejemplos para la media con distribución normal z

z 1. el peso promedio de una muestra de 50 bultos de productos xmedia = 652.58 kgs., con s = 217.43 kgs. determinar el intervalo de confianza al nc del 95% y al 99% donde se encuentra la media del proceso (poblacional). alfa = 1 - NC

2. Un intervalo de confianza del 90% para estimar la ganancia promedio del peso de ratones de laboratorio oscila entre 0.93 y 1.73 onzas. ¿cuál es el valor de z?.

3. 100 latas de 16 onzas de salsa de tomate tienen una media de xmedia = 15.2 onzas con una s = 0.96 onzas. ¿a un nivel de confianza del 95%, las latas parecen estar llenas con 16 onzas?. 4. Una muestra de 16 soluciones tienen un peso promedio de 16.6 onzas con s = 3.63. se rechaza la

solución si el peso promedio de todo el lote no excede las 18 onzas. ¿cuál es la decisión a un 90% de nivel de confianza?.

Ejemplos para la media (con distribución t) y varianza (con distribución chi cuadrada)

5. 20 cajas de producto pesaron 102 grs. con s = 8.5 grs. ¿cuál es el intervalo donde se encuentra la media y varianza del lote para un 90% de nivel de confianza?. grados libertad=20 -1 =19

6. Una muestra de 25 productos tienen un peso promedio de 23.87 grs. con una s = 9.56. ¿cuál es la estimación del intervalo de confianza para la media y varianza a un nivel de confianza del 95 y del 98% del peso de productos del lote completo?.

7. Los pesos de 25 paquetes enviados a través de ups tuvieron una media de 3.7 libras y una desviación estándar de 1.2 libras. hallar el intervalo de confianza del 95% para estimar el peso promedio y la varianza de todos los paquetes. los pesos de los paquetes se distribuyen normalmente.

Ejemplos para proporciones con distribución z

8. De 814 encuestados 562 contestaron en forma afirmativa. ¿cuál es el intervalo de confianza para un 90% de nivel de confianza?

9. En una encuesta a 673 tiendas, 521 reportaron problemas de robo por los empleados ¿se puede concluir con un 99% de nivel de confianza que el 78% se encuentra en el intervalo de confianza. ?

5.3 PRUEBAS DE HIPÓTESIS DE UNA POBLACIÓN

Un proveedor de bebidas afirma que sus botellas contienen 16 onzas; un productor de software dice que su rechazo promedio es de 3%; etc.

La hipótesis planteada que contiene el signo de igualdad se denomina hipótesis nula ho (=, >=, <=) y su complemento es la hipótesis alterna ha. se puede iniciar planteando cualquiera de las dos por ejemplo si se indica …probar si las ventas son mayores que $1000 o …..las ventas son menores a $1000, se inicia planteando ha y como complemento se plantea ho (ventas<=1000 o ventas>=1000).

Las conclusiones al final siempre son contra la Ho.

Los términos surgen de las investigaciones agrícolas quienes probaban la efectividad de fertilizantes, lo nulo era sin efecto

Las hipótesis nulas no se rechazan o si se rechazan (aceptándose la ha) con base en datos muestrales y un valor alfa.

Prueba estadística: es un procedimiento para probar una afirmación o creencia sobre el proceso. Hipótesis nula (Ho) - usualmente es una afirmación representando una situación “status quo”.

generalmente deseamos rechazar la hipótesis nula. puede ser por ejemplo ho: , , = 5

sólo puede ser rechazada o no rechazada

Hipótesis alterna (Ha) - es lo que aceptamos si podemos rechazar la hipótesis nula. Ha es lo que

queremos probar es el complemento de Ho. Por ejemplo  5 para prueba de dos colas < 5 para prueba de cola izquierda

 > 5 para prueba de cola derecha

Esta hipótesis se acepta cuando se rechaza Ho

Estadístico de prueba: Calculado con datos de la muestra (Z, t, X2 _{or F).}

Región de Rechazo: Indica los valores de la prueba estadística para que podamos rechazar la

Hipótesis nula (Ho). Esta región esta basada en un riesgo  deseado, normalmente 0.05 o 5%. Las pruebas de hipótesis pueden ser de dos colas, de cola derecha o de cola izquierda, dependiendo del signo de la hipótesis alterna, a continuación se esquematizan cada una de ellas.

hipotesis la de parametro Ho:_,_2,_ ,, hipotesis la de parametro Ha:_,_2,_ ,,

2006