Ejercicios resueltos de prueba de hipótesis

Ejercicios resueltos de prueba de hipótesis

1) Una empresa está interesada en lanzar un nuevo producto al mercado. Tras realizar una campaña publicitaria, se toma la muestra de 1 000 habitantes, de los cuales, 25 no conocían el producto. A un nivel de significación del 1% ¿apoya el estudio las siguientes hipótesis?

• a. Más del 3% de la población no conoce el nuevo producto.

• b. Menos del 2% de la población no conoce el nuevo producto

Datos:

n = 1000

x = 25

Donde:

x = ocurrencias

n = observaciones

= proporción de la muestra

= proporción propuesta

Solución:

a)

a = 0,01

H0 es aceptada, ya que zprueba (-0,93) es menor que ztabla (2,326), por lo que no es cierto que más del 3% de la población no conoce el nuevo producto.

En Excel

b)

a = 0,01

H0 es rechazada, ya que zprueba (1,13) es menor que ztabla (2,326), por lo que es cierto que menos del 2% de la población no conoce el nuevo producto.

2) Cuando las ventas medias, por establecimiento autorizado, de una marca de relojes caen por debajo de las 170,000 unidades mensuales, se considera razón suficiente para lanzar una campaña publicitaria que active las ventas de esta marca. Para conocer la evolución de las ventas, el departamento de marketing realiza una encuesta a 51 establecimientos autorizados, seleccionados aleatoriamente, que facilitan la cifra de ventas del último mes en relojes de esta marca. A partir de estas cifras se obtienen los siguientes resultados: media = 169.411,8 unidades., desviación estándar = 32.827,5 unidades. Suponiendo que las ventas mensuales por establecimiento se distribuyen normalmente; con un nivel de significación del 5 % y en vista a la situación reflejada en los datos. ¿Se considerará oportuno lanzar una nueva campaña publicitaria?

Datos:

n = 51

Solución:

H0: ( = 170000

H1: ( < 170000

a = 0,05

Se rechaza Ho, porque zprueba (-0,12) es menor que ztabla (1,645), por lo tanto se acepta H1: ( < 170000, y se debe considerar oportuno lanzar una nueva campaña publicitaria.

En Excel

3) Un gerente de ventas de libros universitarios afirma que en promedio sus representantes de ventas realiza 40 visitas a profesores por semana. Varios de estos representantes piensan que realizan un número de visitas promedio superior a 40. Una muestra tomada al azar durante 8 semanas reveló un promedio de 42 visitas semanales y una desviación estándar de 2 visitas. Utilice un nivel de confianza del 99% para aclarar esta cuestión.

Datos:

( = 40

n = 8

Nivel de confianza del 99%

Nivel de significación = (100%-99%)/2 = 0,5% = 0,005

Solución:

H0: ( = 40

H1: ( > 40

Grados de libertad: n-1 = 8-1 =7

a = 0,005

H0 es aceptada, ya que tprueba (2,83) es menor que ttabla (3,499), por lo que no es acertado pensar que están realizando un número de visitas promedio superior a 40.

En Excel

4) Un investigador de mercados y hábitos de comportamiento afirma que el tiempo que los niños de tres a cinco años dedican a ver la televisión cada semana se distribuye normalmente con una media de 22 horas y desviación estándar 6 horas. Frente a este estudio, una empresa de investigación de mercados cree que la media es mayor y para probar su hipótesis toma una muestra de 64 observaciones procedentes de la misma población, obteniendo como resultado una media de 25. Si se utiliza un nivel de significación del 5%. Verifique si la afirmación del investigador es realmente cierta.

Datos:

n = 64

a = 5% = 0,05

Solución:

H0: ( = 22

H1: ( > 22

a = 0,05

Se rechaza Ho, porque zprueba (4) es mayor que ztabla (1,645), por lo tanto el tiempo que los niños de tres a cinco años dedican a ver la televisión es mayor de 22 horas, lo que implica que la empresa de investigación de mercados tiene la razón.

En Excel

5) Una organización que provee de alimentos a centros escolares le encarga a usted la siguiente investigación de su mercado interno. Está interesada en comparar los gastos resultantes de elaborar un plato muy usual, según el tipo de batería de cocina utilizado. Los gastos son de dos tipos: de energía, X1 (ya que los materiales y el diseño de la batería pueden hacer variar el tiempo necesario de cocción) y de condimentos, X2 (algunas baterías aconsejan la utilización de cantidades más pequeñas de aceite, sal, líquidos…). Se hicieron 5 pruebas con cada tipo de batería obteniéndose los siguientes resultados (gastos en dólares):

Utilizando un análisis ANOVA, ¿qué puede inferirse a partir de los datos recabados?

Solución

1) Tomando los datos de la tabla a) con respecto a X1

Cálculo de las medias aritméticas

Llenando la siguiente tabla para calcular la varianza muestral

Tomando en cuenta los cálculos de las varianzas se evidencia que la batería B es la que tiene menos varianza, por lo que para el gasto de energía, ésta batería es la mejor.

Estimación interna de varianza (within estimate)

Estimación intermediante de varianza (between estimate)

Donde

Varianza de las medias aritméticas

Estimación intermediante de varianza

Planteamiento de hipótesis

H0: Todas las proporciones de la población son iguales.

H1: No todas las proporciones de la población son iguales.

F tabla

Grados de libertad:

Numerador: k-1 = 3-1 =2

Denominador: k(n-1) = 3(5-1) =12

Nivel de significación del 1%

Como Fprueba es menor que Ftabla , H0 se acepta, por lo tanto no existen diferencias reales entre la baterías.

En Excel

2) Tomando los datos de la tabla a) con respecto a X2

Cálculo de las medias aritméticas

Llenando la siguiente tabla para calcular la varianza muestral

Tomando en cuenta los cálculos de las varianzas se evidencia que la batería C es la que tiene menos varianza, por lo que para el gasto de condimentos, ésta batería es la mejor.

Estimación interna de varianza (within estimate)

Estimación intermediante de varianza (between estimate)

Donde

Varianza de las medias aritméticas

Estimación intermediante de varianza

Planteamiento de hipótesis

H0: Todas las proporciones de la población son iguales.

H1: No todas las proporciones de la población son iguales.

F tabla

Grados de libertad:

Numerador: k-1 = 3-1 =2

Denominador: k(n-1) = 3(5-1) =12

Nivel de significación del 1%

Como Fprueba es menor que Ftabla , H0 se acepta, por lo tanto no existen diferencias reales entre la baterías.

3) Tomando los datos de la tabla b) con respecto a X1

Cálculo de las medias aritméticas

Llenando la siguiente tabla para calcular la varianza muestral

Tomando en cuenta los cálculos de las varianzas se evidencia que la batería B es la que tiene menos varianza, por lo que para el gasto de energía, ésta batería es la mejor.

Estimación interna de varianza (within estimate)

Estimación intermediante de varianza (between estimate)

Donde

Varianza de las medias aritméticas

Estimación intermediante de varianza

Planteamiento de hipótesis

H0: Todas las proporciones de la población son iguales.

H1: No todas las proporciones de la población son iguales.

F tabla

Grados de libertad:

Numerador: k-1 = 3-1 =2

Denominador: k(n-1) = 3(5-1) =12

Nivel de significación del 1%

Como Fprueba es menor que Ftabla , H0 se acepta, por lo tanto no existen diferencias reales entre la baterías.

4) Tomando los datos de la tabla b) con respecto a X2

Cálculo de las medias aritméticas

Llenando la siguiente tabla para calcular la varianza muestral

Tomando en cuenta los cálculos de las varianzas se evidencia que la batería B es la que tiene menos varianza, por lo que para el gasto de condimentos, ésta batería es la mejor.

Estimación interna de varianza (within estimate)

Estimación intermediante de varianza (between estimate)

Donde

Varianza de las medias aritméticas

Estimación intermediante de varianza

Planteamiento de hipótesis

H0: Todas las proporciones de la población son iguales.

H1: No todas las proporciones de la población son iguales.

F tabla

Grados de libertad:

Numerador: k-1 = 3-1 =2

Denominador: k(n-1) = 3(5-1) =12

Nivel de significación del 1%

Como Fprueba es menor que Ftabla , H0 se acepta, por lo tanto no existen diferencias reales entre la baterías.

Resumen de las varianzas

Media aritmética de las varianzas

A:

B:

C:

Respuesta: La batería B es la mejor opción, porque tiene menos varianza promedio de los gastos

Autor:

Mario Orlando Suárez Ibujes