# Definir los datos
n <- 947# tama?o de la poblaci?n
x <- 166 # número de pacientes en la muestra
alpha<-0.05
# Calcular la proporcion muestral
p <- x / n
## coeficiente de confiabilidad
c<-qnorm(1-alpha/2)
# Calcular el error estándar de la proporcion
SE <- sqrt(p*(1-p)/n)
SE## [1] 0.01235534# Calcular el intervalo de confianza del 90%
l_inf <- p - c*SE # limite inferior
l_sup <- p + c*SE # limite superior
l_inf;l_sup## [1] 0.1510744## [1] 0.1995064Con una confianza del \(90\%\) la proporción de individuos con antecedentes de abuso sexual y maltrato físico para la proporci6n de la población está entre [1] 0.1510744 y [1] 0.1995064
Con una confianza del \(99\%\) la proporción de individuos con antecedentes de estres que no tenfan faetores de riesgo médico u obstétrico para la proporci6n de la población está entre …..
3.En un estudio de los tiempos de circulación sanguínea en el miocardio, se obtuvieron los tiempos de circulación aparente en una muestra de 30. pacientes con enfermedad arterial coronaria. Se encontró que la variancia de la muestra es de 1.03. Construya interval os de confianza de \(99\%\) para \(s^{2}\). ”
n<-30
grados_libertad<-n-1
alpha<-0.01
s2<-1.03
l_inf<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(1-alpha/2, df=grados_libertad)
l_sup<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(alpha/2, df=grados_libertad)
l_inf;l_sup## [1] 0.5707394## [1] 2.276477Con una confianza del \(99\%\) la varianza de individuos con::::
datos<-c(15.6, 14.8, 14.4, 16.6, 13.8, 14.0, 17.3,
17.4, 18.6, 16.2,14.7,15.7, 16.4, 13.9, 14.8, 17.5)
n<-16
grados_libertad <- n - 1
alpha<-0.05
s2<-var(datos)
l_inf<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(1-alpha/2, df=grados_libertad)
l_sup<-(grados_libertad * s2)/ qchisq(alpha/2, df=grados_libertad)
l_inf;l_sup## [1] 1.189388## [1] 5.220961Con una confianza del \(95\%\) la varianza de individuos con::::
"H_0= la proporcion es mayor o igual a 60%"## [1] "H_0= la proporcion es mayor o igual a 60%""H_1= la proporcion es menor a 60%"## [1] "H_1= la proporcion es menor a 60%"n=696
p_obs=0.63
p_obs## [1] 0.63p=0.60
alpha=0.05
SE <- sqrt(p*(1-p)/n)
SE## [1] 0.01856953# C?lculo del estad?stico de prueba
Z <- (p_obs - p) / sqrt(p*(1-p)/n)
Z## [1] 1.615549# Regi?n de rechazo
Z_critico <- qnorm(alpha)
Z_critico## [1] -1.644854m1<-4.5
n1<-13
v1<-0.3^{2}
m2<-3.7
n2<-17
v2<-1.0^{2}
ds<-sqrt((v1/n1)+(v2/n2))
alfa<-0.05
critico<-qnorm(1-alfa/2)
ic_i<-(m1-m2)-critico*ds
ic_s<-(m1-m2)+critico*ds
intervalo<-c(ic_i,ic_s)
intervalo## [1] 0.2974437 1.3025563Podemos inferir con un \(99\%\) de confianza que, el intervalo ( _____ ) contiene la diferencia entre los contenidos medios poblacionales de_____________ , la media de __________ es __________.
m1<-21.4444
n1<-120
v1<-15.392^{2}
m2<-3.3333
n2<-42
v2<-14.595^{2}
ds<-sqrt((v1/n1)+(v2/n2))
alfa<-0.1
critico<-qnorm(1-alfa/2)
ic_i<-(m1-m2)-critico*ds
ic_s<-(m1-m2)+critico*ds
intervalo<-c(ic_i,ic_s)
intervalo## [1] 13.74494 22.47726Se pretende saber si es posible concluir, con base en estos resultados, que, en general, las personas con discapacidad, en promedio, califican mas alto en la escala de barreras.
DEBEN PLANTEAR LAS HIPOTIS
verificar los constraste e interpretar los resultados. ## Prueba de hipotesis para la proporción
Diana M. Bailey condujo un estudio para examinar las causas por las que los terapeutas ocupacionales abandonan el campo de la terapia ocupacional (A-IS). La muestra esta cormada por mujeres terapeutas ocupacionales certificadas que dejaron la profesión de manera temporal ó permanente. De 696 individuos que respondieron a una encuesta para reunir datos, 63% decidieron dejar sus empleos para dedicarse a tener y cuidar a sus propios hijos. Con base en estos datos, ¿es posible conduir que, en general, mas de 60% de los individuos en la población muestreada decidieron dejar sus empleos para dedicarse a tener y cuidar a sus propios hijos? con una confianza del 95%. Cuál es la poblacion muestreada? Que suposiciones son necesarias para que el procedimiento sea valido?
Recuerden interpretar….