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Tema: Distribución t-Student para una muestra

UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN ENRIQUE GUZMÁN Y VALLE Alma Máter del Magisterio Nacional ESCUELA DE POSTGRADO SECCIÓN DE DOCTORADO MENCIÓN: CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN. Curso: Seminario de Estadística Aplicada a la Investigación Educacional. Tema: Distribución t-Student para una muestra.

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Tema: Distribución t-Student para una muestra

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Presentation Transcript

  1. UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN ENRIQUE GUZMÁN Y VALLE Alma Máter del Magisterio Nacional ESCUELA DE POSTGRADO SECCIÓN DE DOCTORADO MENCIÓN: CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN. Curso: Seminario de Estadística Aplicada a la Investigación Educacional Tema: Distribución t-Student para una muestra Dr. Florencio Flores Ccanto

  2. Condiciones: • Se utiliza en muestras pequeñas de 30 o menos elementos. • La desviación estándar de la población no se conoce. Características: • La distribución t-Student es menor en la media y más alta en los extremos que una distribución normal. • Tiene mayor parte de su área en los extremos que la distribución normal.

  3. t- Student

  4. Comparación entre Normal y T Student Distribución Normal Distribución Normal Distribución t Student Distribución t Student Media

  5. Nivel de Significación  = (A+B) Se rechaza la hipótesis nula Se rechaza la hipótesis nula Región de aceptación 95% α/2=0,025 α/2=0,025 Certeza Deseada Area A Area B - Valor critico Valor teórico de la diferencia + Valor critico

  6. Grados de Libertad • Existe una distribución t para cada tamaño de la muestra, por lo que “Existe una distribución para cada uno de los grados de libertad”. • Los grados de libertad son el número de valores elegidos libremente.

  7. Grados de libertad: • Para un conjunto de datos de una muestra, con distribución t-Student los grados de libertad se calculan de la siguiente manera: G.L. = n – 1 Ejemplo: • Se tiene una muestra de 7 elementos con una media de 16. Media= a+b+c+d+e+f+g =16 7 G.L.= n – 1 =7-1= 6

  8. Tabla t Student

  9. Ejercicio • Se desea obtener un intervalo de confianza al 99% para el tiempo medio requerido para desarrollar una prueba de matemática. • Para ello se elige una muestra aleatoria de 16 estudiantes, la que produce una media de 13 y una desviación estándar de 5.6 minutos.

  10. Encontrando t • Confianza al 99% con (n-1) grados de libertad. • GL=16 - 1=15 α= 1% = 0.01 α1=0,005 α2=0.005 99 %

  11. Cálculo de los valores extremos del intervalo • n= 16 • =13 minutos • S = 5.6 minutos • tcrítico = 2,947 (valor que se obtiene de la tabla, para G.L. = 15) Tiempo medio requerido para desarrollar la prueba de matemática será entre 8.88 y 17.12 minutos con una certeza del 99% I = [8,88 17,12]

  12. Prueba de hipótesis con t-Student Hipótesis Nula ( H0 ): Ho : 1 = 2 Siendo: G.l. = n-1 Hipótesis Alterna ( H1 ): H1: 1 ≠ 2 n: tamaño de la muestra X: Media muestral : Media poblacional S: Desviación estándar Valor obtenido de la tabla t-Student

  13. Significancia estadística: Prueba de hipótesis tObtenido = Cálculo a partir de los datos de la muestra. tCrítico = Valor de tabla con n-1 grados de libertad Relación mejorada: Si |tObtenido| |tCrítico|,entonces se rechaza la hipótesis nula (Ho); y por lo tanto, se acepta la hipótesis alterna H1.

  14. Problema: Suponga que usted tiene una técnica que puede modificar la edad a la cual los niños comienzan a hablar. En su localidad, el promedio de edad, en la cual un niño emite su primera palabra, es de 13,0 meses. No se conoce la desviación estándar poblacional. Usted aplica dicha técnica a una muestra aleatoria de 15 niños. Los resultados arrojan que la edad media muestral en la que se pronuncia la primera palabra es de 11.0 meses, con una desviación estándar de 3,34. • ¿Cuál es la hipótesis alterna ? • ¿Cuál es la hipótesis nula? • ¿Funciona la técnica? Utilice =0,052colas

  15. Hipótesis Nula H0: La técnica no afecta la edad en que los niños comienzan a hablar. Por lo tanto, la muestra con es una muestra aleatoria , extraída de una población con  = 13,0. Hipótesis alterna H1: La técnica afecta la edad en que los niños comienzan a hablar. Por lo tanto, la muestra con es una muestra aleatoria, extraída de una población donde  ≠13,0.

  16. , se rechaza la Hipótesis nula; por lo que se acepta la hipótesis alterna: “La técnica afecta la edad en que los niños comienzan a hablar”.

  17. Ejercicio: Una investigadora cree que en años recientes, las mujeres han aumentado su estatura. Ella sabe que hace 10 años el promedio de estatura de una mujer adulta joven, en la ciudad donde habita ésta investigadora, fue de 63 pulgadas. No se conoce la desviación estándar. Ella toma una muestra aleatoria de ocho mujeres jóvenes adultas que residen en dicha ciudad y mide sus estaturas. Se obtienen los datos siguientes: a) ¿Cuál es la hipótesis nula? b) ¿Cuál es la hipótesis alterna? c) Si utilizamos =0,01 2cola ¿Qué se puede concluir?

  18. Ejercicio: Un consejo universitario quiere determinar el tiempo promedio de estudio que dedican los estudiantes, de primer año, a sus materias. Extrae una muestra aleatoria de 61 alumnos de primer año y les pregunta cuántas horas a la semana estudian. La media de los datos resultantes es de 20 horas, y la desviación estándar es de 6,5 horas. • Construya un intervalo de confianza del 95% para la media • poblacional. • b). Construya un intervalo de confianza del 99% para la media • poblacional.

  19. Ejercicio: Una profesora, del programa de estudios para la mujer, cree que la cantidad de cigarrillos fumados por las mujeres se ha incrementado en años recientes. Un censo, realizado hace dos años con mujeres de una ciudad vecina, mostró que el número promedio de cigarrillos fumados diariamente por una mujer era de 5,4, con una desviación estándar de 2,5. Para evaluar esta hipótesis, la profesora determinó el número de cigarrillos fumados diariamente por una muestra aleatoria de 120 mujeres que viven actualmente en la ciudad donde habita. Los datos muestran que el número de cigarrillos fumados diariamente por las 120 mujeres tiene una media de 6,1 y una desviación estándar de 2,7. • ¿Es correcta la hipótesis de la profesora?. Utilice =0.05 2 cola, • para tomar su decisión y la t-Students.

  20. Ejercicio: Imagine que la administradora de una universidad quiere determinar el IQ promedio de los profesores que laboran en esa institución. Como es muy costoso hacer una prueba a todos los maestros, se extrae una muestra aleatoria de 20 instructores de toda la población. Cada profesor recibe un examen diseñado para medir el IQ; los resultados proporcionan una media muestral de 135 y una desviación estándar de 8. Construya el intervalo de confianza del 95% para la media poblacional. • ¿Qué significa que el intervalo de confianza del 95% es igual • a cierto rango?.

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