PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE

Presentación del tema: "PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE"— Transcripción de la presentación:

1 PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE
Quien hace puede equivocarse, quien no hace ya está equivocado. DANIEL KON Presentar una idea correctamente es todo un reto. En primer lugar, es necesario conseguir que los oyentes estén de acuerdo con usted desde el principio. Una vez logrado esto, llega el momento de pasar a la acción. Utilice la fórmula “Pruebas, acciones y beneficios” de Dale Carnegie Training® e impartirá una presentación motivadora y orientada a emprender acciones. Ji – CUADRADA KOLMOGOROV – SMIRNOV SHAPIRO WILKS Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

2 PRUEBA DE INDEPENDENCIA Ji – CUADRADA
OBJETIVO: Determinar si dos variables categóricas son independientes o no. Son independientes si la probabilidad de una celda es igual al producto de su respectiva probabilidad de fila y su respectiva probabilidad de columna. CONSIDERACIONES IMPORTANTES Compara las frecuencias observadas y esperadas en cada categoría para contrastar si dichos valores son similares. Las frecuencias esperadas deben ser al menos igual que cinco. Cuando sean menores que cinco, se debe utilizar la prueba exacta de Fhiser – Irwin. Mantel y Hansel. (Aumentar n). Cuando las frecuencias esperadas están entre cinco y 10, se debe utilizar la corrección de Yates por continuidad. Comience la presentación con un caso que despierte interés. Elija un caso que tenga alguna relación con la audiencia. El caso que describa será la prueba que respaldará el plan de acción y demostrará la posibilidad de que se produzca el beneficio. Empezar la presentación con un caso sugerente le permitirá preparar a la audiencia para las acciones que recomendará más adelante. Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

3 PROCEDIMIENTO Ho:Las dos variables son independientes.
ESTADISTICO DE PRUEBA. Ho:Las dos variables son independientes. Ha: Las dos variables son dependientes o relacionadas. Ei = (nf * nc) nt 2. REGLA DE DECISIÓN Si X2c>X2. se rechaza Ho Ó Si el valor p (sig) es menor de 0.05 se rechaza Ho. Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

4 EJEMPLO r El estrato socio económico influye en la aceptación de la pena de muerte? Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

5 Ji – CUADRADA- Bondad de Ajuste
OBJETIVO: Determinar si una población tiene una distribución teórica específica, tal como: La Uniforme, la Binomial, la Poisson, la Hipergeométrica SUPUESTOS: Los datos provienen de una muestra aleatoria y representativa. CONSIDERACIONES IMPORTANTES compara las frecuencias observadas y esperadas en cada categoría para contrastar si todas las categorías contienen la misma proporción de valores. Se utiliza principalmente para variables discretas (categorías). Las frecuencias esperadas deben ser al menos igual que cinco. En algunos casos se pueden unir categorías. El nivel de medición debe ser nominal u ordinal. Comience la presentación con un caso que despierte interés. Elija un caso que tenga alguna relación con la audiencia. El caso que describa será la prueba que respaldará el plan de acción y demostrará la posibilidad de que se produzca el beneficio. Empezar la presentación con un caso sugerente le permitirá preparar a la audiencia para las acciones que recomendará más adelante. Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

6 PROCEDIMIENTO ESTADISTICO DE PRUEBA. Ho::La población de donde se extrae la muestra tiene la distribución hipotética dada. Ha: La población de donde se extrae la muestra no tiene la distribución hipotética dada 2. REGLA DE DECISIÓN Si X2c>X2. Ó Si el valor p (sig) es menor de 0.05 se rechaza Ho Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

7 PERSONAS QUE MUEREN POR ACCIDENTES DE TRANSITO (SEMANAL)
No de personas muertas 1 2 3 4 5 Total Frecuencia 6 10 20 52 Ho:La población de donde se extrajo la muestra sigue una distribución de Poisson Ha: La población de donde se extrajo la muestra no sigue una distribución de Poisson Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

8 EJEMPLO Promedio poisson= 2 Material preparado por:
Profesor León Darío Bello Parias

9 KOLMOGOROV - SMIRNOV OBJETIVO: Determinar si una población continua tiene una distribución teórica específica. SUPUESTOS: Los datos provienen de una muestra aleatoria y representativa. CONSIDERACIONES IMPORTANTES No requiere que las observaciones sean agrupadas en intervalos o categorías. No se aconseja cuando los parámetros son estimados de una muestra, en ese caso, se utiliza una correción (SPSS) También se puede utilizar para probar la bondad de ajuste para datos discretos y continuos agrupados, en estos casos se dice que la prueba es conservadora (Valores de D mayores de lo necesario). Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias Comience la presentación con un caso que despierte interés. Elija un caso que tenga alguna relación con la audiencia. El caso que describa será la prueba que respaldará el plan de acción y demostrará la posibilidad de que se produzca el beneficio. Empezar la presentación con un caso sugerente le permitirá preparar a la audiencia para las acciones que recomendará más adelante.

10 PROCEDIMIENTO HIPOTESIS Ho:FT(X) = Fn(X) Ha:FT(X)  Fn(X) ESTADISTICO DE PRUEBA. D=Máx ¨{MáxFn(Xi)- FT(Xi), Fn(Xi-1)- FT(X){ REGLA DE DECISIÓN Si D>d;n, Ó Si el valor p (sig) es menor de 0.05 se rechaza Ho. Ho:Los datos provienen de una distribución normal con = ? y =? Ha:Los datos no provienen de una distribución normal. Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

11 EJEMPLO Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias

12 SHAPIRO - WILK CASO PAR CASO IMPAR Ordenar los datos
Calcular la S.Cuadrados n=2K b= an-i+1 (yn-i+1-yi) Coeficientes de tabla Wc = b2 SC Si Wc < W ,n Se rechaza Ho CASO IMPAR Ordenar los datos Calcular la S.Cuadrados n=2K+1 y se omite la Me b= an-i+1 (yn-i+1-yi) Coeficientes de tabla Wc = b2 SC Si Wc < W ,n Se rechaza Ho Material preparado por: Profesor León Darío Bello Parias