Prueba de una cola a la derecha
\[ H_0: p\leq 0.3 \quad \mbox{versus} \quad H_1: p > 0.3 \] Prueba de una cola a la izquierda
\[ H_0: p\geq 0.3 \quad \mbox{versus} \quad H_1: p < 0.3 \] Prueba de dos colas (bilateral)
\[ H_0: p= 0.3 \quad \mbox{versus} \quad H_1: p \neq 0.3 \] La distribución muestral de la proporción muestral es normal.
Fórmula para calcular el Estadístico
\[Z= \frac{\overline{p} - p}{\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}} \] Fórmula del valor P
\[\text{$P$-valor} \;= \; \begin{cases} P(Z\leq z), & \text{para una prueba de una cola a la izquierda}, \\ & \\ P(Z\geq z), & \text{para una prueba de una cola a la derecha}, \\ &\\ 2\,P(Z\geq |z|),& \text{para una prueba de dos colas}. \end{cases} \]
# H0 = Prom de horas que los hombres meditan 8 horas o menos
# H1 = Prom de horas que los hombres meditan en más de 8 horas por semana
n=225
x=8.5
ds=2.25
alpha=0.05
u=8
z=(x-u)/(ds/sqrt(n))
p=1-pnorm(z)
z;p
## [1] 3.333333
## [1] 0.0004290603
# H0: La proporción de estudiantes que van en bicicleta a la escuela es igual o mayor a 25%.
# H1: La proporción de estudiantes que van en bicicleta a la escuela es menor a 25%.
n=90
x=28
alpha=0.05
p=0.25
pbarra=x/n
c=qnorm(1-alpha)
z=(pbarra-p)/sqrt((p*(1-p))/n)
c;z
## [1] 1.644854
## [1] 1.338877
prop1=prop.test(x = x, n = n, p = p, alternative = "greater")
prop2=prop.test(x = x, n = n, p = p, alternative = "less")
prop1;prop2
##
## 1-sample proportions test with continuity correction
##
## data: x out of n, null probability p
## X-squared = 1.4815, df = 1, p-value = 0.1118
## alternative hypothesis: true p is greater than 0.25
## 95 percent confidence interval:
## 0.2323325 1.0000000
## sample estimates:
## p
## 0.3111111
##
## 1-sample proportions test with continuity correction
##
## data: x out of n, null probability p
## X-squared = 1.4815, df = 1, p-value = 0.8882
## alternative hypothesis: true p is less than 0.25
## 95 percent confidence interval:
## 0.000000 0.401665
## sample estimates:
## p
## 0.3111111