9.11: Prueba de una afirmación sobre la media: SD de población conocida

Testing a Claim about Mean: Known Population SD
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Testing a Claim about Mean: Known Population SD
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01:11 min
April 30, 2023

Overview

Aquí se explica un procedimiento completo para probar la hipótesis sobre una media poblacional.

La estimación de una media poblacional requiere que las muestras se distribuyan normalmente. Los datos deben recogerse de las muestras seleccionadas al azar que no tengan sesgos de muestreo. El tamaño de la muestra debía ser superior a 30 y, lo que es más importante, la desviación estándar de la población ya debía ser conocida.

En la mayoría de las situaciones realistas, la desviación estándar de la población es a menudo desconocida, pero en circunstancias raras, cuando se conoce, la afirmación sobre la media de la población se puede probar fácilmente utilizando la suposición de normalidad y la distribución z.

La hipótesis (nula y alternativa) debe enunciarse claramente y luego expresarse simbólicamente. La hipótesis nula es un enunciado neutral que establece que la media de la población es igual a algún valor definido. La hipótesis alternativa puede basarse en la media reivindicada en la hipótesis con un signo de desigualdad. La prueba de la hipótesis de la cola derecha, la cola izquierda o la de dos colas se puede decidir en función del signo utilizado en la hipótesis alternativa.

Como el método requiere una distribución normal, el valor crítico se calcula utilizando la distribución z (tabla z). Se calcula con el nivel de confianza deseado, normalmente al 95% o al 99%. Según el método tradicional, el estadístico z calculado a partir de los datos de la muestra se compara con la puntuación z. El valor P se calcula en función de los datos según el método del valor P. Ambos métodos ayudan a concluir la prueba de hipótesis.

Transcript

La exposición a diferentes longitudes de onda de luz puede afectar la tasa de desove en el pez cebra.

Por lo tanto, se lleva a cabo un experimento en el que un grupo de 50 peces cebra se expone a la luz azul y su tasa de desove se compara con el grupo de control que tiene el mismo tamaño de muestra.

Para probar la afirmación, comenzamos con la hipótesis nula de que la tasa media de desove en el grupo expuesto y en el grupo de control es la misma y una hipótesis alternativa de que la luz azul aumenta la tasa media de desove.

El experimento mostró que la tasa media de desove en el grupo expuesto fue de 550 por pez, mientras que en el grupo de control fue de 250.

El cálculo del estadístico de prueba a partir de estos datos requiere un conocimiento previo de la desviación estándar de la población, que es 146, conocida a partir de los estudios anteriores.

Con estos datos, podemos calcular el estadístico z y observar que se encuentra en la región crítica con un nivel de significación de 0,05.

Además, el valor P para este estadístico z es inferior a 0,05, lo que concluye que la luz azul mejora la tasa de desove en el pez cebra.

Key Terms and definitions​

  • Z Test - Method in statistics to test hypotheses about population means, often requiring known sd.
  • Standard Deviation (SD) - Measure of the amount of variation or dispersion of a set of values.
  • Population Mean - The sum of all the data in a population divided by the number of items in that population.
  • Hypothesis Testing - Procedure in statistics used to test claims or hypotheses about a parameter.
  • Known Population - A population where all characteristics, including the standard deviation, are known.

Learning Objectives

  • Define Z Test – Explain what it is and how it's used in hypothesis testing (e.g., Z Test).
  • Contrast Known vs Unknown Population SD – Explain key differences and impact on testing (e.g., using the Z Test).
  • Explore Hypothesis Testing – Describe process and significance in population studies (e.g., testing the claim about population mean).
  • Explain Standard Deviation – Demystify what it is and why it matters in the Z Test.
  • Apply in Context – Share practical examples of hypothesis testing and Z Tests.

Questions that this video will help you answer

  • What is the Z Test and how does it support hypothesis testing?
  • What is the significance of known population standards in Z Tests?
  • How is the standard deviation used in Z Tests and hypothesis testing?

This video is also useful for

  • Students – Deepen understanding of Z Tests, population testing, and hypothesis methods.
  • Educators – Offers a clear framework for teaching hypothesis testing using Z Tests.
  • Researchers – Relevance for conducting and evaluating population-based studies.
  • Statistics Enthusiasts – Provides insights into practical applications of Z Tests and hypothesis testing.