Asignación #9

Instituto Tecnológico de Santo Domingo
(INTEC)
Nombre:
Raysa Reynoso
ID:
1092963
Materia:
Análisis Estadístico
Profesor:
John Ortega
Tema:
Análisis de datos cualitativos
Fecha de entrega:
5/7/2020
Asignación # 9: Análisis de datos cualitativos
1. Bondad de ajuste. ¿A qué nos referimos cuando decimos que
hacemos una prueba de la “bondad de ajuste”?
A que estamos probando si ciertos resultados se ajustan a una distribución

en particular
2. Prueba de cola derecha. ¿Por qué la prueba de hipótesis para la

bondad de ajuste siempre es una prueba de cola derecha?
Porque la región crítica se localiza únicamente en la cola derecha.
3. Frecuencias observadas y esperadas. ¿Qué es una frecuencia

observada? ¿Qué es una frecuencia esperada?
Las frecuencias observadas son las frecuencias que tenemos realmente en

cada celda de la tabla y representan los datos actuales de la tabla.
Las frecuencias esperadas son las frecuencias que se deberían presentar

en cada celda de la tabla en el supuesto de que las variables fuesen
independientes.
4. Prueba de McNemar. ¿Se puede usar la prueba de McNemar en

tablas de dos factores con más de dos renglones o más de dos
columnas? ¿Por qué?
No. Porque solo se estudian dos variables.
5. Pares discordantes. ¿Por qué la prueba de McNemar sólo incluye

datos discordantes e ignora el resto de los datos?
Porque las diferencias se reflejan en los resultados discordantes.
6. Pares discordantes. ¿Qué son los resultados de pares

discordantes?
Los pares discordantes de resultados provienen de pares de categorías en

las que ambas son diferentes.
7. Prueba de cola derecha. ¿Por qué las pruebas de hipótesis

descritas en la clase 9 siempre son de cola derecha?
Porque es donde se encuentran el punto crítico y la región crítica.

8. Muertes por choques de automóviles. Se seleccionaron al azar
muertes por choques de automóviles y los resultados se incluyen
en la siguiente tabla (según datos del Insurance Institute for
Highway Safety). Utilice un nivel de significancia de 0.05 para
probar la aseveración de que las muertes por choques de
automóviles ocurren con la misma frecuencia en los diferentes
días de la semana. ¿Cómo se explicarían los resultados? ¿Por qué
parece haber un número excepcionalmente grande de muertes
por choques de automóviles los sábados?
Estadístico de prueba: X^2= 30.017.
Valor crítico: X^2= 12.592.
(Con tecnología: valor P 0.0000).
Existe evidencia suficiente para justificar el rechazo de la aseveración de

que las muertes por accidentes automovilísticos ocurren con la misma
frecuencia los distintos días de la semana. Quizás la conducta de beber
alcohol los viernes sea la causa de un número excepcionalmente grande de
muertes las primeras horas del sábado.
9. La siguiente tabla, resume los resultados de un experimento en el

que primero se clasificó a los sujetos como fumadores o no
fumadores, luego se les dio un tratamiento y después se les volvió
a clasificar como fumadores o no fumadores.
 Tamaño muestral. ¿Cuántos sujetos se incluyeron en el experimento?
 Eficacia del tratamiento. ¿Cuántos sujetos cambiaron su estatus de

fumadores después del tratamiento?
 Ineficacia del tratamiento. ¿A cuántos sujetos parece no haberles

afectado el tratamiento de una u otra forma?
 Pares discordantes. ¿Cuál de los siguientes pares de resultados

antes/después son discordantes? a) fuma / fuma b) fuma no / fuma c)
no fuma / fuma d) no fuma /no fuma
 Estadístico de prueba. Utilice las frecuencias apropiadas para

calcular el valor del estadístico de prueba.
 Valor crítico. Utilice un nivel de significancia de 0.01 para calcular el

valor crítico.
 Conclusión. Con base en los resultados anteriores, ¿qué concluye?

¿Qué sentido tiene la conclusión en términos de los resultados
muestrales originales?
10. ¿Existe discriminación racial? La discriminación racial es la
práctica polémica de señalar que alguien tiene una conducta
criminal con base en su raza, país de origen u origen étnico. La
tabla adjunta resume resultados de conductores seleccionados al
azar, detenidos por la policía en un año reciente (según datos del
Departamento de Justicia de Estados Unidos, Bureau of Justice
Statistics). Utilice un nivel de significancia de 0.05 para probar la
aseveración de que el hecho de ser detenido es independiente de
la raza y del origen étnico. Con base en la evidencia disponible,
¿podemos concluir que hay discriminación racial?
No existe evidencia suficiente para justificar el rechazo de la aseveración

de que el hecho de ser detenido por la policía es independiente de la raza y
del origen étnico. No hay evidencia suficiente para sustentar una
afirmación de discriminación racial.

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A que estamos probando si ciertos resultados se ajustan a una distribución

2. Prueba de cola derecha. ¿Por qué la prueba de hipótesis para la

Porque la región crítica se localiza únicamente en la cola derecha.

3. Frecuencias observadas y esperadas. ¿Qué es una frecuencia

Las frecuencias observadas son las frecuencias que tenemos realmente en

Las frecuencias esperadas son las frecuencias que se deberían presentar

4. Prueba de McNemar. ¿Se puede usar la prueba de McNemar en

No. Porque solo se estudian dos variables.

5. Pares discordantes. ¿Por qué la prueba de McNemar sólo incluye

Porque las diferencias se reflejan en los resultados discordantes.

6. Pares discordantes. ¿Qué son los resultados de pares

Los pares discordantes de resultados provienen de pares de categorías en

7. Prueba de cola derecha. ¿Por qué las pruebas de hipótesis

Porque es donde se encuentran el punto crítico y la región crítica.

Estadístico de prueba: X^2= 30.017.

Valor crítico: X^2= 12.592.

(Con tecnología: valor P 0.0000).

Existe evidencia suficiente para justificar el rechazo de la aseveración de

9. La siguiente tabla, resume los resultados de un experimento en el

 Eficacia del tratamiento. ¿Cuántos sujetos cambiaron su estatus de

 Ineficacia del tratamiento. ¿A cuántos sujetos parece no haberles

 Pares discordantes. ¿Cuál de los siguientes pares de resultados

 Estadístico de prueba. Utilice las frecuencias apropiadas para

 Valor crítico. Utilice un nivel de significancia de 0.01 para calcular el

 Conclusión. Con base en los resultados anteriores, ¿qué concluye?

No existe evidencia suficiente para justificar el rechazo de la aseveración

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