¿Qué es el Chi cuadrado y para qué sirve?
El estadístico ji-cuadrado (o chi cuadrado), que tiene distribución de probabilidad del mismo nombre, sirve para someter a prueba hipótesis referidas a distribuciones de frecuencias. En términos generales, esta prueba contrasta frecuencias observadas con las frecuencias esperadas de acuerdo con la hipótesis nula.
¿Qué pasa con el intervalo de confianza al aumentar el tamaño de la muestra?
El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de forma que un intervalo más amplio tendrá más probabilidad de acierto (mayor nivel de confianza), mientras que para un intervalo más pequeño, que ofrece una estimación más precisa, aumenta su probabilidad de error.
¿Cómo hacer la prueba de chi cuadrado?
La prueba chi cuadrada se basa en la suma de todas las diferencias entre las frecuencias observadas de una variable y las frecuencias teóricas o esperadas de las mismas, estas últimas entendidas como frecuencias esperadas según una distribución teórica particular.
¿Cuándo usar prueba de Pearson?
El coeficiente de correlación de Pearson se utiliza para estudiar la relación (o correlación) entre dos variables aleatorias cuantitativas (escala mínima de intervalo); por ejemplo, la relación entre el peso y la altura. Es una medida que nos da información acerca de la intensidad y la dirección de la relación.
¿Cómo saber si es una prueba de dos colas?
Una prueba de dos colas es aquella que puede probar las diferencias en ambas direcciones. Por ejemplo, una prueba t de 2 colas para 2 muestras puede determinar si la diferencia entre el grupo 1 y el grupo 2 es estadísticamente significativa ya sea en la dirección positiva o negativa.
¿Qué es una prueba unilateral o de una cola?
Se denomina prueba de dos colas o bilateral, aquélla que considera ambos lados de la media de una curva de distribución. Por contraste, la prueba de una cola o unilateral es aquélla que sólo considera un lado de la media (izquierdo o derecho) de una curva de distribución.
¿Cuándo se aumenta el tamaño de la muestra se aumentará la amplitud del intervalo?
El investigador puede modificar el tamaño muestral , a mayor tamaño muestral el intervalo se hace más preciso y por tanto menos amplio. Es lógico dado que a mayor información (muestra) más precisión en la estimación.