Escuela de Matemáticas y Ciencias de la Computación

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE HONDURAS 

Escuela de Matemáticas y Ciencias de la Computación

Examen LS215 Sección 1200, 7 de Noviembre de 2015

Nombre: Kevin Rigoberto García Ilobares             Número de Cuenta: 20070008469

1. Tipo Practico:

El archivo adjunto es una base de datos en SPSS, los datos se obtuvieron a través de una encuesta para determinar el nivel de pobreza en los hogares hondureños, seleccione una muestra aleatoria simple de tamaño =500 y desarrolle lo siguiente:

1. Elabore un gráfico circular (sectores circular)para determinar el porcentaje de hombres y mujeres que participaron en la encuetas, compare el resultado con la población (el archivo original)

1. Calcule e interprete el intervalo de confianza de 95 % para la variable ingreso por trabajo (ingreso mensual por trabajo)

1. Se cree que la edad media de esta población anda alrededor de los 30 años, realice una prueba de hipótesis y concluya. Calcule la edad promedio de su muestra y de la población, explique.

1. Calcule e interprete un intervalo de confianza de 90% para la variable edad.

1. Realice una prueba de hipótesis para probar que el ingreso promedio de esta población es igual a Lps 5,500

1. Tipo Respuesta Breve:

Responda en forma clara y breve lo siguiente:

1. ¿Qué es un intervalo de confianza?

R= Es un rango de valores posibles de un parámetro expresado con un grado especifico de confianza. Con los intervalos de confianza tomamos una estimación puntual y la acoplamos con el conocimiento acerca de las distribuciones muéstrales. Proyectamos un rango conocido y calculable o “intervalo” de error respecto a la estimación puntual.

1. ¿Cuál es el objetivo de calcular un intervalo de confianza?

R= El objetivo de un intervalo de confianza es determinar una aproximación del parámetro. Para una variable de intervalo razón tanto la media como la desviación estándar de la población son incógnitas.

1. ¿Cuándo rechazamos una hipótesis nula?

R= Se rechaza la hipótesis nula si el valor p asociado al resultado observado es igual o menor que el nivel de significación establecido, convencionalmente 0,05 o 0,01. Es decir, el valor p nos muestra la probabilidad de haber obtenido el resultado que hemos obtenido si suponemos que la hipótesis nula es cierta.

Si el valor p es inferior al nivel de significación nos indica que lo más probable es que la hipótesis de partida sea falsa. Sin embargo, también es posible que estemos ante una observación atípica, por lo que estaríamos cometiendo el error estadístico de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es cierta basándonos en que hemos tenido la mala suerte de encontrar una observación atípica. Este tipo de errores se puede subsanar rebajando el valor p; un valor p de 0,05 es usado en investigaciones habituales sociológicas mientras que valores p de 0,01 se utilizan en investigaciones médicas, en las que cometer un error puede acarrear consecuencias más graves. También se puede tratar de subsanar dicho error aumentando el tamaño de la muestra obtenida, lo que reduce la posibilidad de que el dato obtenido sea casualmente raro.

El valor p es un valor de probabilidad, por lo que oscila entre 0 y 1. Así, se suele decir que valores altos de p no rechazan la hipótesis nula o, dicho de forma correcta, no permiten rechazar la  . De igual manera, valores bajos de p rechazan la .[pic 1][pic 2]

1. Enumere los pasos de la inferencia estadística para la prueba de hipótesis

R=

PASO 1  

La hipótesis nula: () Una hipótesis enunciada de tal manera que sabremos qué resultados estadísticos ocurrirían en el muestreo repetido si esta hipótesis es cierta. Una hipótesis nula es un enunciado de “ninguna diferencia” nos guía al seleccionar una distribución muestral para una prueba de hiótesis. A menudo, la hipótesis nula es la negación o inversión de la pregunta de investigación, la cual se demuestra rechazando la hipótesis nula.[pic 3]

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