los pag El valor es importante para decidir rechazar o no rechazar la hipótesis nula en una prueba de significación. Desafortunadamente, pag -los valores también son a menudo mal entendidos. Este guión está basado en una muestra de estudiantes t -prueba de la media poblacional. Simula el estadístico de prueba y sus asociados. pag -valor para muchas muestras. Cualquier caso puede ser simulado. Es decir, puede ingresar cualquier media poblacional y desviación estándar, así como la media hipotética.
Simplemente abre y ejecuta el script. La primera vez, simularé el caso donde la hipótesis nula es cierta. En este ejemplo, una propiedad importante de la preparación final es el pH. Debe ser 6 (H0: pH medio = 6). La población simulada de valores de pH de preparación tiene una media de 6 y una desviación estándar de pH de 0,1. Obtengo el pH para 12 preparaciones. Simularé 100.000 muestras y obtendré la t estadística y su pag -valor para cada muestra. El siguiente cuadro de diálogo incluye todos los parámetros correctos para esta simulación.
Hacer clic DE ACUERDO .
Los resultados para cada muestra aparecen en filas separadas.
La distribución muestral de la t estadística y su pag -valor se muestran en una plataforma de distribución. Hay dos características importantes que deben tenerse en cuenta aquí. Primero el t la estadística se distribuye simétricamente cuando la hipótesis nula es cierta. Segundo, el pag -valor se distribuye uniformemente cuando la hipótesis nula es verdadera. Esa uniformidad es la razón por la cual la regla de rechazar la hipótesis nula cuando la pag -valor menor que el nivel de significación conduce a una probabilidad de un error de tipo I igual al nivel de significación elegido.
Repetiré esta demostración. Esta vez, simularé el caso donde la hipótesis alternativa es cierta. El único cambio es que la población simulada de valores de pH de preparación tiene una media de 6.1. Obtengo nuevamente el pH para 12 preparaciones. Simularé 100.000 muestras y obtendré la t estadística y su pag -valor para cada muestra. El siguiente cuadro de diálogo incluye todos los parámetros correctos para la segunda simulación.
Hacer clic DE ACUERDO .
Las dos características principales cambiaron dramáticamente. La muestra t La estadística ya no es simétrica. Esta forma es conocida como la distribución t no central . los pag -valor ya no se distribuye uniformemente. Muchos resultados están ahora por debajo del nivel de importancia, más del 90%. Esto muestra el poder de esta prueba cuando el cambio en la media es igual a una desviación estándar y el tamaño de la muestra es 12.
