Obtenga más información en nuestro curso en línea gratuito:
Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, aprenderá cómo realizar una prueba t de dos muestras usando el archivo Fuerza de ruptura.jmp .
En este escenario, la característica de interés es la resistencia a la rotura de una pieza en ksi (kilos por pulgada cuadrada). Las piezas normalmente se fabrican con el Material 1, pero también se pueden fabricar con el Material 2. Ha medido la resistencia a la rotura de 10 piezas seleccionadas al azar hechas de cada material. Desea probar la hipótesis nula de que la resistencia media a la rotura de las piezas fabricadas con los dos materiales es la misma frente a la alternativa de que las medias no son iguales.
Para realizar esta prueba, seleccionamos Ajustar Y por X en el menú Analizar. Seleccionamos Fuerza como Y, Respuesta, y Material como X, Factor.
La clave en la esquina inferior del cuadro de diálogo nos dice que JMP realizará un análisis unidireccional. El análisis unidireccional se utiliza cuando selecciona una variable de respuesta continua y un factor categórico o variable de entrada.
JMP produce un diagrama de dispersión de Fuerza versus Material. Para ver mejor las observaciones individuales, seleccionamos Display Options del triángulo rojo y luego Points Jittered.
La dispersión de los datos para los dos materiales es similar, por lo que ejecutamos la prueba t de dos muestras agrupadas. Para ello seleccionamos Medias/Anova/t agrupada del triángulo rojo.
JMP agrega diamantes medios al gráfico y produce varias tablas de resultados estadísticos.
Los diamantes medios son intervalos de confianza del 95 % para la resistencia media de cada material. Podemos ver que estos diamantes no se superponen. Esto indica que las medias son significativamente diferentes.
Examinemos la salida estadística bajo la prueba t agrupada.
La diferencia en la resistencia media entre el Material 2 y el Material 1 es de 25,5 ksi.
Usando la curva, puede ver que esta diferencia es extrema en relación con la diferencia hipotética de cero.
Y también puede ver que el cero no cae en el intervalo de confianza del 95 % para la verdadera diferencia.
Para una prueba formal, observamos el valor p. El valor p es extremadamente bajo, lo que indica que la diferencia en las medias es significativa.
No es necesario que mire toda esta información, pero todas llevan a la misma conclusión: existe una diferencia significativa en la resistencia de las piezas fabricadas con los dos materiales.
Si la distribución de las distribuciones es muy diferente, debe ejecutar la prueba t de dos muestras no agrupadas en lugar de la versión agrupada. Haremos esta prueba para poder comparar los resultados.
Para hacer esto, seleccionamos Prueba t del triángulo rojo.
Para este ejemplo, las versiones no agrupadas y agrupadas de las pruebas llevan a la misma conclusión: hay una diferencia significativa en las medias de los dos materiales.
Tenga en cuenta que, si está interesado en probar que las varianzas son iguales, puede ejecutar varias pruebas de varianzas desiguales. Para ello, seleccionamos Varianzas desiguales en el menú del triángulo rojo.
Debido a que estamos comparando dos grupos, JMP realiza cinco pruebas de varianza desigual. Los valores de p para cada una de estas pruebas son mayores que un nivel de significación de 0,05, por lo que no tenemos evidencia de que las varianzas no sean iguales.
