13. Prueba de bondad de ajuste para frecuencias | DATOS 2.0 MINI
Summary
TLDREste video presenta una prueba de bondad de ajuste utilizando el chi cuadrado para comparar la prevalencia de diabetes en Perú con la de Latinoamérica. Se plantea la hipótesis de que la prevalencia en Perú es diferente al 6% observado en la región. A través de SPSS, se analizan los datos de 1,000 habitantes, donde 75 son diabéticos. Tras calcular el valor de chi cuadrado y el valor p, se concluye que, dado que la probabilidad de error es menor al nivel de significancia del 5%, se acepta la hipótesis del investigador, confirmando que la prevalencia de diabetes en Perú es distinta a la de Latinoamérica.
Takeaways
- 😀 La prueba de bondad de ajuste compara la proporción de una muestra con un parámetro de su población.
- 😀 En Perú, de 1,000 habitantes evaluados, 75 resultaron con diabetes, lo que lleva a comparar esta prevalencia con la de Latinoamérica.
- 😀 La prevalencia de diabetes en Latinoamérica es del 6%, lo que plantea la pregunta de si la prevalencia en Perú es diferente.
- 😀 La hipótesis nula (H0) establece que la prevalencia de diabetes en Perú no es distinta a la de Latinoamérica.
- 😀 La hipótesis alternativa (H1) sugiere que la prevalencia de diabetes en Perú es diferente.
- 😀 Se establece un nivel de significancia del 5% (0.05) para el análisis estadístico.
- 😀 Se utiliza la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste para evaluar las frecuencias observadas frente a las esperadas.
- 😀 En el software SPSS, se registran 75 diabéticos y 925 no diabéticos para el análisis.
- 😀 El resultado de la prueba chi-cuadrado es un valor de 39.89, pero lo importante es el valor de p.
- 😀 El valor de p calculado es aproximadamente 4.57%, que es menor que el nivel de significancia, por lo que se rechaza la hipótesis nula.
Q & A
¿Qué es la prueba de bondad de ajuste?
-Es un método estadístico utilizado para comparar la proporción observada de una muestra con un parámetro poblacional esperado.
¿Cuál es el objetivo del estudio mencionado en el video?
-El objetivo es determinar si la prevalencia de diabetes en Perú es distinta de la prevalencia en Latinoamérica, que es del 6%.
¿Cuántos habitantes se evaluaron en el estudio y cuántos de ellos tenían diabetes?
-Se evaluaron 1,000 habitantes en el Perú, de los cuales 75 resultaron ser diabéticos.
¿Cómo se plantea la hipótesis alternativa del investigador?
-La hipótesis alternativa (H1) establece que la prevalencia de diabetes en Perú es distinta a la de Latinoamérica.
¿Qué nivel de significancia se utilizó en el análisis?
-Se utilizó un nivel de significancia del 5%, que equivale a 0.05 en cifras decimales.
¿Qué tipo de prueba estadística se aplicó en el estudio?
-Se aplicó la prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste.
¿Cuál fue el resultado de la prueba chi-cuadrado?
-El valor de chi-cuadrado calculado fue de 39.89, pero el valor más relevante para la decisión fue el p-valor.
¿Qué representa el p-valor en este contexto?
-El p-valor indica la probabilidad de error en la hipótesis del investigador. Si es menor que el nivel de significancia, se rechaza la hipótesis nula.
¿Cuál fue el p-valor obtenido y qué significa en términos de la hipótesis nula?
-El p-valor fue aproximadamente del 4.57%. Dado que es menor que 0.05, se rechaza la hipótesis nula.
¿Cuál es la conclusión del estudio respecto a la prevalencia de diabetes en Perú?
-La conclusión es que la prevalencia de diabetes en Perú es significativamente diferente de la prevalencia en Latinoamérica.
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