¿Cuántos tipos de errores hay para una prueba de hipótesis?
Cuando usted realiza una prueba de hipótesis, puede cometer dos tipos de error: tipo I y tipo II. Los riesgos de estos dos errores están inversamente relacionados y se determinan según el nivel de significancia y la potencia de la prueba.
¿Qué es test t para muestras independientes?
El procedimiento Prueba T para muestras independientes compara las medias de dos grupos de casos. Lo ideal es que para esta prueba los sujetos se asignen aleatoriamente a dos grupos, de forma que cualquier diferencia en la respuesta sea debida al tratamiento (o falta de tratamiento) y no a otros factores.
¿Cuáles son los errores tipo alfa y beta?
Error alfa y beta. Se define como error de tipo alfa (o error de primera especie), aquél error que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera. Por el contrario, un error de tipo beta (o error de segunda especie) sucede, cuando se acepta una hipótesis nula que es falsa.
¿Cuáles son los diferentes tipos de prueba t?
Hay tres tipos principales de prueba t: Una prueba t de muestras independientes compara las medias de dos grupos. Una prueba t de muestras pareadas compara las medias del mismo grupo en diferentes momentos (digamos, con un año de diferencia). Una prueba t de una muestra compara la media de un solo grupo con una media conocida.
¿Cuáles son las ventajas de la prueba t?
Una propiedad importante de la prueba t es su robustez ante los supuestos de normalidad de la población. En otras palabras, con muestras grandes, las pruebas t suelen ser válidas incluso cuando se viola el supuesto de normalidad.
¿Cuáles son los usos más frecuentes de las pruebas t?
Entre los usos más frecuentes de las pruebas t se encuentran: El test de posición de muestra única por el cual se comprueba si la media de una población que se conoce posee una distribución normal, tiene un valor especificado en una hipótesis nula.
¿Cuáles son los ejemplos de pruebas de Student?
Otro ejemplo: Las pruebas T de Student pueden utilizarse en la vida real para comparar medias. Por ejemplo, una empresa farmacéutica puede querer probar un nuevo medicamento contra el cáncer para averiguar si mejora la esperanza de vida.