Prueba de hipotésis para una proporción

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

\[\text{$P$-valor} \;= \; \begin{cases} P(Z\leq z), & \text{para una prueba de una cola a la izquierda}, \\ & \\ P(Z\geq z), & \text{para una prueba de una cola a la derecha}, \\ &\\ 2\,P(Z\geq |z|),& \text{para una prueba de dos colas}. \end{cases} \]

Ejercicio 1

Se considera que un medicamento que se prescribe comúnmente para aliviar la tensión nerviosa tiene una eficacia de tan sólo 60%. Los resultados experimentales de un nuevo fármaco administrado a una muestra aleatoria de 100 adultos que padecían tensión nerviosa revelaron que 70 de ellos sintieron alivio. ¿Esta evidencia es suficiente para concluir que el nuevo medicamento es mejor que el que se prescribe comúnmente? Utilice un nivel de significancia de 0.05.

\[ H_0: p\leq 0.6 \quad \mbox{versus} \quad H_1: p > 0.6 \]

n=100
alpha=0.05
pbarra=0.7  #proporción de la muestra
p=0.6  # proporcion_hipotetica

# Prueba de hipótesis de una proporción
resultado_prueba <- prop.test(x = pbarra*n, n = n, p = p, alternative = "greater")

ES <- sqrt(p*(1-p)/n)  #K) Error estándar (= desviación estándar del estadístico)
z<- (pbarra - p)/ES    #L) Valor de prueba
c=qnorm(1-alpha)
c;z
## [1] 1.644854
## [1] 2.041241
# Mostrar resultados
cat("Resultado de la prueba de hipótesis:\n")
## Resultado de la prueba de hipótesis:
print(resultado_prueba)
## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  pbarra * n out of n, null probability p
## X-squared = 3.7604, df = 1, p-value = 0.02624
## alternative hypothesis: true p is greater than 0.6
## 95 percent confidence interval:
##  0.6149607 1.0000000
## sample estimates:
##   p 
## 0.7

Decisión: Rechazar \(H_0\) y concluir que el nuevo fármaco es mejor.

Ejercicios 2

  1. Se está considerando utilizar un nuevo aparato de radar para cierto sistema de misiles de defensa. El sistema se verifica experimentando con una aeronave en la que se simula una situación en la que alguien muere y otra en la que no ocurre ninguna muerte. Si en 300 ensayos ocurren 250 muertes, al nivel de significancia de 0.04, acepte o rechace la afirmación de que la probabilidad de una muerte con el nuevo sistema no excede a la probabilidad de 0.8 del sistema que se utiliza actualmente.
  1. \[ H_0: p\leq xxx \quad \mbox{versus} \quad H_1: p > xxx \]
  2. \[ H_0: p\geq xxx \quad \mbox{versus} \quad H_1: p < xxx \]
  3. \[ H_0: p= xxx \quad \mbox{versus} \quad H_1: p \neq xxx \]
n=300
alpha=0.04
x=250
pbarra=x/n
p=0.8
ES= sqrt(p*(1-p)/n)
z=(pbarra - p)/ES
c=qnorm(1-alpha)
c
## [1] 1.750686
z
## [1] 1.443376
# se rechaza la hipotesis alternativa que dice que la probabilidad de una muerte con el nuevo sistema no ecxede el  80% del sistema usado actualmente con una seguridad del 96%

Ejercicios en clase

  1. Se cree que al menos 60% de los residentes de cierta área están a favor de una demanda de anexión de una ciudad vecina. ¿Qué conclusión extraería si sólo 110 en una muestra de 200 votantes están a favor de la demanda? Utilice un nivel de significancia de 0.05.
  1. \[ H_0: p\leq xxx \quad \mbox{versus} \quad H_1: p > xxx \]
  2. \[ H_0: p\geq xxx \quad \mbox{versus} \quad H_1: p < xxx \]
  3. \[ H_0: p= xxx \quad \mbox{versus} \quad H_1: p \neq xxx \]
n=200
alpha= 0.05
x=110
pbarra=x/n
p=0.6
ES= sqrt(p*(1-p)/n)
z=(pbarra - p)/ES
c=qnorm(1-alpha)
c
## [1] 1.644854
z
## [1] -1.443376
#se acepta la hipotesis nula que dice que al menos el 60% de los residentes de esta area e3stan a favor de la demanda con una seguridad del 95%
  1. En cierta universidad se estima que a lo sumo 25% de los estudiantes van en bicicleta a la escuela. ¿Parece que ésta es una estimación válida si, en una muestra aleatoria de 90 estudiantes universitarios, se encuentra que 28 van en bicicleta a la escuela? Utilice un nivel de significancia de 0.05.
n=90
alpha=0.05
x=28
pbarra=x/n
p=0.25
ES=sqrt(p*(1-p)/n)
z=(pbarra - p)/ES
c=qnorm(1-alpha)
c
## [1] 1.644854
z
## [1] 1.338877
#aceptamos la hipotesis nula que menciona que a lo sumo el 25% de los estudiantes van en bicileta(meno4r o igual a 25%) con una seguridad del 95%