DIBUJAR LOS DATOS
COMPARACIÓN DE DOS MEDIAS
Una vez examinado el gráfico, nos orientamos al contraste de dos medias.
En este caso el parámetro de interés es la diferencia entre las dos medias, μ1 – μ2.
Para valores aleatorios independientes, las varianzas se suman.
Por lo que la desviación típica de la diferencia entre dos medias muestrales es
Necesitamos el error típico
Dado que trabajamos con medias y estimamos el error de su diferencia utilizando los datos, el
modelo adecuado es la t de Student.
- El intervalo de confianza se denomina intervalo t de dos muestras (para la diferencia entre
medias).
- El test correspondiente se llama test t de dos muestras.
DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO PARA LA DIFERENCIA
Cuando se cumplen los supuestos,
puede modelarse por medio del modelo de la t de Student con determinados grados de libertad.
Su error típico es,
SUPUESTOS Y CONDICIONES
Independencia (Cada grupo debe comprobarse):
- Condición de aleatorización
- Condición del 10%: Sólo se comprueba si tenemos una población muy pequeña o una muestra
muy grande
Supuesto de normalidad:
-Condición cuasi normal: Ambos grupos deben cumplirla. Si alguno no lo cumple>>>violación.
Supuesto de grupos independientes: Los dos grupos que se comparan deben ser independientes
entre sí..
INTERVALO T PARA DOS MUESTRAS
Cuando se cumplen las condiciones, podemos encontrar el intervalo de confianza para la
diferencia entre las medias de los dos grupos independientes, μ1 – μ2.
El intervalo de confianza es
en donde el error típico de la diferencia entre medias es,
GRADOS DE LIBERTAD
Necesita una fórmula especial:
TEST PARA LA DIFERENCIA ENTRE MEDIAS
H0:μ1 – μ2 = Δ0, en donde la diferencia hipotetizada, Δ0, es casi siempre 0, con el estadístico
