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Utilizar pruebas de hipótesis para tomar decisiones informadas

Vea cómo:

• Comprenda la diferencia entre una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, las dos condiciones que queremos investigar.
  • Hipótesis nula: generalmente el status quo, p. ej. NO HAY DIFERENCIA en las medias poblacionales de las que se extrajeron estas dos muestras.
  • Hipótesis alternativa: el complemento de la nula, p. ej., HAY UNA DIFERENCIA en las medias poblacionales.
  • También podemos insertar Mayor que (o Menor que) en lugar de Sin diferencia
  • Aceptar la hipótesis alternativa es rechazar (o refutar) la hipótesis nula
  • Al ejecutar pruebas, buscamos pruebas de que la hipótesis alternativa está dentro de nuestro nivel de confianza y podemos refutar (o refutar) la hipótesis nula.
  • Precaución: Si NO rechazamos el Alt, NO significa que el Nulo sea verdadero y quizás no hayamos recopilado suficientes datos para aceptarlo.
• El nivel de confianza es el nivel de seguridad involucrado con las hipótesis.
  • El nivel de confianza necesario puede depender
    • A menudo, el nivel de confianza aceptable para tomar decisiones es del 95%.
    • Tal vez si estás considerando decisiones de vida o muerte, necesitas tener un 99,9% de confianza en los resultados.
  • El 95 % de confianza significa que si ejecutas una prueba estadística 100 veces, deberías tener razón aproximadamente 95 veces.
  • El valor alfa es 1 - Confianza/100
• Comparar e interpretar el intervalo de confianza sobre un valor medio
• Comparar la media con un valor objetivo
  • Analizar>Distribución y luego probar la media a partir del triángulo rojo
  • Interpretación de cuanítulos, estadísticas de resumen, prueba de medias
• Comparar dos medias
  • Analizar>Distribución y luego realizar la prueba t a partir del triángulo rojo
  • Interpretar la prueba t
• Comparar más de dos medias
  • Analizar>Distribución y luego Medias/ANOVA a partir del triángulo rojo
  • Ejecutar análisis unidireccional (ANOVA)
  • Interpretar resumen de ajuste, R-cuadrado, análisis de varianza y medias para un ANOVA
• Prueba de hipótesis de equivalencia: se utiliza porque cuando las medias de la muestra no son diferentes, todavía no podemos concluir que las medias de la población fueran las mismas.
  • La hipótesis alternativa es que las medias poblacionales son las mismas, dentro de un margen específico.
  • La hipótesis nula es que las medias poblacionales PUEDEN NO SER las mismas dentro del margen.
  • La diferencia en la media de la población está fuera del intervalo de equivalencia
  • Utilice pruebas t bilaterales (TOST)

Nota: Las preguntas y respuestas se intercalan a partir del minuto 20:05.

Si tienes preguntas para Jerry, escribe @JerryFish en tu comentario.

Recursos

• Acerca de AICc y BIC
• Documentación sobre la distribución normal de ajuste
• Vídeo y recursos sobre cómo dominar JMP para seleccionar el tamaño de muestra adecuado para el experimento diseñado
• Documentación de prueba de dos muestras para proporciones

• Portal de conocimientos sobre estadísticas de SKP

• Curso STIPS Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales

• Lista de deseos de JMP para enviar sugerencias para mejorar JMP

Compare Mean to Target ValueComparar la media con el valor objetivoComparar la media con el valor objetivo

Análisis y modelado de datos básicos