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INTERVALOS DE CONFIANZA

INTERVALOS DE CONFIANZA. Normalidad y/o muestra con n>30. Media:. No normal y n<30: bootstrap. Normalidad. Desv. Típica ó varianza:. No normalidad: bootstrap. bootstrap. Mediana:. Cociente de varianzas:. Necesita normalidad en ambas poblaciones. INTERVALOS DE CONFIANZA.

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INTERVALOS DE CONFIANZA

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Presentation Transcript

  1. INTERVALOS DE CONFIANZA Normalidad y/o muestra con n>30 Media: No normal y n<30: bootstrap Normalidad Desv. Típica ó varianza: No normalidad: bootstrap bootstrap Mediana: Cociente de varianzas: Necesita normalidad en ambas poblaciones

  2. INTERVALOS DE CONFIANZA Diferencia de medias: Muestras normales independientes: Muestras normales, Datos apareados: ¿Son iguales las varianzas? Necesita que la variable D (diferencia) sea normal, ó que haya datos suficientes SI NO

  3. CONTRASTE DE HIPOTESIS Normalidad: t-test Media: Media: No normalidad: realizamos contrastes no-paramétricos sobre la mediana: test de los signos, test de los rangos con signo (requiere simetría) Desv. Típica ó varianza: Test chi-cuadrado: requiere normalidad Mediana: Test de los signos, test de los rangos signados (requiere simetría) F-test: requiere normalidad en ambas poblaciones. Igualdad de varianzas:

  4. CONTRASTE DE HIPOTESIS Igualdad de medias: Muestras normales e independientes: Muestras normales, Datos apareados: Alguna variable no es normal: contrastamos la igualdad de las medianas (test de Mann- Whitney) ¿Son iguales las varianzas? ¿Es normal la variable D (diferencia)? SI: t-test sobre D NO: test de los signos ó rangos signados para ver si la mediana de D es 0 SI NO (en ambos casos, t-test)

  5. CONTRASTE DE HIPOTESIS Igualdad de distribuciones: Test de Kolmogorov-Smirnov Bondad de ajuste: Test de la chi-cuadrado; en el caso de normalidad, tests de normalidad. Test chi-cuadrado Independencia entre variables: Aleatoriedad: Tests de aleatoriedad (tests de rachas)

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