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TRABAJO DE ESTADISTICA


Enviado por   •  29 de Noviembre de 2012  •  712 Palabras (3 Páginas)  •  419 Visitas

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I. INTRODUCCION

En el presente trabajo monográfico se realiza la revisión de la Prueba Chi cuadrada de Pearson, que es usada para la comparación global de grupos de frecuencias. Este método va ha determinar si la frecuencia observada de un fenómeno es significativamente igual a la frecuencia teórica prevista, o sí, por el contrario, estas dos frecuencias acusan una diferencia significativa para, por ejemplo, un nivel de significación del 0.5 %.

II. DEFINICION

Las pruebas chi-cuadrado son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidad (o densidad) de una o dos variables aleatorias.

Estas pruebas no pertenecen propiamente a la estadística paramétrica pues no establecen suposiciones restrictivas en cuanto al tipo de variables que admiten, ni en lo que refiere a su distribución de probabilidad ni en los valores y/o el conocimiento de sus parámetros.

La fórmula que dá el estadístico de prueba (de la muestra) es el siguiente:

2 = _ (observado – esperado )2

esperado

Que debe ser comparado con el estimador (estadístico teórico aproximado de la población ) dado en una tabla

2 = 2 K

(1-);(i – 1)*(j-1)

Donde

es el nivel de significación estadística )

K = (i – 1)*(j-1) K: grados de libertad de la distribución, es igual también al No. de sumandos menos 1, en el cálculo del estadístico i: número de filas, j: número de columnas

Criterio de decisión:

Se acepta Ho cuando

2 < 2 (1-);(i – 1)*(j-1)

estadístico < estimador : se acepta Ho y se rechaza la hipótesis alternativa H1

O caso contrario, se rechaza Ho si :

2 > 2 (1-);(i – 1)*(j-1)

estadístico > estimador : se rechaza la hipótesis nula Ho y se acepta la alternativa H1

III. IMPORTANCIA

Es la siguiente:

a) Cuando queremos comprobar si una variable, cuya descripción parece adecuada, tiene una determinada función de probabilidad. La prueba correspondiente se llama chi cuadrado de ajuste.

b) Cuando queremos averiguar si dos variables (o dos

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