Que Significa La F En Estadistica?

Que Significa La F En Estadistica
¿Qué son las Estadísticas F y la Prueba F? – La prueba F llevan el nombre de su estadística de prueba, F, que fue nombrado así en honor al científico inglés Ronald Fisher. La estadística F es simplemente un cociente de dos varianzas. Las varianzas son una medida de dispersión, es decir, qué tan dispersos están los datos con respecto a la media.

Los valores más altos representan mayor dispersión. La varianza es el cuadrado de la desviación estándar. Para nosotros los seres humanos, las desviaciones estándar son más fáciles de entender que las varianzas, porque están en las mismas unidades que los datos y no en unidades elevadas al cuadrado. Sin embargo, muchos análisis en realidad utilizan las varianzas en los cálculos.

Las estadísticas F se basan en la proporción de cuadrados medios. El término ” cuadrados medios ” puede parecer confuso, pero simplemente es una estimación de la varianza de la población que explica los grados de libertad (GL) utilizados para calcular esa estimación.

  • A pesar de ser una relación de varianzas, la prueba F se puede utilizar en una amplia variedad de situaciones.
  • Como era de esperar, la prueba F puede evaluar la igualdad de las varianzas.
  • Sin embargo, al cambiar las varianzas que se incluyen en la relación, la prueba F se convierte en una prueba muy flexible.

Por ejemplo, las estadísticas F y las pruebas F se pueden utilizar para evaluar la significancia general de un modelo de regresión, para comparar el ajuste de diferentes modelos, para probar términos de regresión específicos y para evaluar la igualdad de las medias.

¿Qué significa el estadístico F?

El estadístico F es un test que se utiliza para evaluar la capacidad explicativa que tiene un grupo de variables independientes sobre la variación de la variable dependiente.

¿Qué significa la F en regresion lineal?

El estadístico F permite contrastar la hipótesis nula de que el valor poblacional de R es cero, lo cual, en el modelo de regresión simple, equivale a contrastar la hi- pótesis de que la pendiente de la recta de regresión vale cero.

¿Qué es y para qué sirve una prueba F?

F. Muestra la probabilidad asociada a la prueba F de igualdad de varianzas. Determina si es probable que dos muestras provengan de poblaciones con la misma varianza.

¿Cómo se calcula F?

Observaciones –

Si alguno de los argumentos no esnumérico, FDIST devuelve la #VALUE! valor de error. Si x es negativo, FDIST devuelve la #NUM! valor de error. Si grados_de_libertad1 o grados_de_libertad2 no son números enteros, se truncan. Si deg_freedom1 < 1 o deg_freedom1 ≥ 10^10, FDIST devuelve la #NUM! valor de error. Si deg_freedom2 < 1 o deg_freedom2 ≥ 10^10, FDIST devuelve la #NUM! valor de error. DISTR.F se calcula como DISTR.F=P( F>x ), donde F es una variable aleatoria con una distribución F con grados de libertad grados_de_libertad1 y grados_de_libertad2.

¿Qué significa el valor crítico de F?

Los valores críticos se determinan de manera que la probabilidad de que el estadístico de prueba tenga un valor en la región de rechazo de la prueba (cuando la hipótesis nula sea verdadera) sea igual al nivel de significancia (denotado como α o alfa).

¿Qué significa la P en un análisis estadístico?

El valor de p nos indica la importancia del resultado. Repetimos, p solo indica la probabilidad de que la diferencia observada se deba al azar.

¿Cómo interpretar una fórmula de regresión lineal?

La ecuación de regresión lineal simple indica que el valor medio o valor esperado de y es una función lineal de x : E(y/x) = β0 + β1 x. Si β1=0 entonces E(y/x) = β0 y en este caso el valor medio no depende del valor de x, y concluimos que x y y no tienen relación lineal.

¿Cómo se saca la F de Fisher?

Curso: Estadística I DISTRIBUCION “F” FISHER La necesidad de disponer de métodos estadísticos para comparar las varianzas de dos poblaciones es evidente a partir del análisis de una sola población. Frecuentemente se desea comparar la precisión de un instrumento de medición con la de otro, la estabilidad de un proceso de manufactura con la de otro o hasta la forma en que varía el procedimiento para calificar de un profesor universitario con la de otro.

  • La variable aleatoria F se define como el cociente de dos variables aleatorias ji-cuadrada independientes, cada una dividida entre sus respectivos grados de libertad. Esto es,
  • donde U y V son variables aleatorias ji-cuadrada independientes con grados de libertad

1 y 2 respectivamente. Sean U y V dos variables aleatorias independientes que tienen distribución ji cuadradas con grados de libertad, respectivamente. Entonces la distribución de la variable aleatoria está dada por: y se dice que sigue la distribución F con grados de libertad en el numerador y grados de libertad en el denominador. La media y la varianza de la distribución F son: para para La variable aleatoria F es no negativa, y la distribución tiene un sesgo hacia la derecha. La distribución F tiene una apariencia muy similar a la distribución ji-cuadrada; sin embargo, se encuentra centrada respecto a 1, y los dos parámetros proporcionan una flexibilidad adicional con respecto a la forma de la distribución. Para manejar las tablas de Fisher del libro de Introducción a la Inferencia Estadística del autor G ü enther, se tendrá que buscar primero los grados de libertad dos para luego localizar el área correspondiente, relacionándola con los grados de libertad uno, para calcular el valor de F. Las tablas tienen la siguiente estructura:

P 1 2 3,500
6 0.0005
0.001
0.005
,
,
0.9995 30.4

El valor de 30.4 es el correspondiente a una Fisher que tiene 3 grados de libertad uno y 6 grados de libertad dos con un área de cero a Fisher de 0.995. Si lo vemos graficamente: Como nos podemos imaginar existen varias curvas Fisher, ya que ahora su forma depende de dos variables que son los grados de libertad. Ejemplos :

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Encontrar el valor de F, en cada uno de los siguientes casos:

El área a la derecha de F, es de 0.25 con

=4 y =9.

  • El área a la izquierda de F, es de 0.95 con
  • =15 y =10.

  • El área a la derecha de F es de 0.95 con con
  • =6 y =8.

  • El área a la izquierda de F, es de 0.10 con con
  • =24 y =24 Solución:

    1. Como el área que da la tabla es de cero a Fisher, se tiene que localizar primero los grados de libertad dos que son 9, luego un área de 0.75 con 4 grados de libertad uno.
    2. En este caso se puede buscar el área de 0.95 directamente en la tabla con sus respectivos grados de libertad.
    3. Se tiene que buscar en la tabla un área de 0.05, puesto que nos piden un área a la derecha de F de 0.95.
    4. Se busca directamente el área de 0.10, con sus respectivos grados de libertad.

    Si s 1 2 y s 2 2 son las varianzas muestrales de muestras aleatorias independientes de tamaños n 1 =10 y n 2 =20, tomadas de poblaciones normales que tienen las mismas varianzas, encuentre P(s 1 2 /s 2 2

    2.42). Solución: Primero se establecen los grados de libertad. Como en el numerador está la población uno y en el denominador la población dos, entonces los grados de libertad uno equivalen a 10-1=9 y los grados de libertad dos a 20-1=19. Se procede a ir a la tabla a buscar los grados de libertad dos que son 19 y se observa que no están, por lo tanto se tiene que interpolar entre 15 y 20 grados de libertad, buscando el valor de fisher que quedaría: Este valor de 2.42 se busca en la columna de 9 grados de libertad uno, con 15 grados de libertad dos, y se encuentra los siguiente:

    Area
    0.90 2.09
    0.95 2.59

    Al interpolar entre estos dos valores nos queda un área de 0.933. Se procede a hacer lo mismo pero con 20 grados de libertad dos:

    Area
    0.95 2.39
    0.975 2.84

    Al interpolar entre estos dos valores nos queda un área de 0.9516. Ahora ya se tienen las dos áreas referentes a los grados de libertad dos, por lo que se interpolará para ver cuánto le corresponde a los grados libertad dos con un valor de 19.

    Area
    15 0.933
    20 0.9516

    Al interpolar nos queda que para 9 grados de libertad uno y 19 grados de libertad dos con un valor de Fisher de 2.42 el área a la izquierda es de 0.9478.

  • Si s 1 2 y s 2 2 representan las varianzas de las muestras aleatorias independientes de tamaño n 1 = 25 y n 2 = 31, tomadas de poblaciones normales con varianzas
  • 1 2 =10 y 2 2 = 15, respectivamente, encuentre P(s 1 2 /s 2 2 > 1.26). Solución: Calcular el valor de Fisher: Luego se va a la tabla de Fisher a buscar 30 grados de libertad 2 con 24 grados de libertad uno. Cuando se este en esta posición se busca adentro de la tabla el valor de Fisher de 1.89. Al localizarlo y ver a la izquierda de este valor se obtiene un área de 0.95, pero esta área correspondería a la probabilidad de que las relaciones de varianzas muestrales fueran menor a 1.26, por lo que se calcula su complemento que sería 0.05, siendo esta la probabilidad de que s 1 2 /s 2 2 > 1.26. Supóngase que se tienen dos poblaciones normales e independientes con varianzas desconocidas 1 2 y 2 2, respectivamente. De este par de poblaciones, se tienen disponibles dos muestras aleatorias de tamaños n 1 y n 2, respectivamente, sean s 1 2 y s 2 2 las dos varianzas muestrales. Se desea conocer un intervalo de confianza del 100( ) por ciento para el cociente de las dos varianzas, 1 2 / 2 2, Para construir el intervalo de confianza para el cociente de dos varianzas poblacionales, se coloca la varianza muestral mayor en el numerador del estadístico F. Ejemplos:

    Un fabricante de automóviles pone a prueba dos nuevos métodos de ensamblaje de motores respecto al tiempo en minutos. Los resultados se muestran el la tabla:

    Método 1 Método 2
    n 1 = 31 n 2 = 25
    s 1 2 = 50 s 2 2 = 24

    Construya un intervalo de confianza del 90% para 1 2 / 2 2, Solución:

    1. Por la recomendación de que la varianza muestral mayor va en el numerador se tiene la siguiente fórmula:
    2. al despejar:.

    F toma dos valores dependiendo del nivel de confianza y de los grados de libertad. En este caso los grados de libertad uno valen 30 y los grados de libertad dos 24. y Estos resultados los podemos interpretar de la siguiente manera: Con un nivel de confianza del 90% se sabe que la relación de varianzas 1 2 / 2 2 esta entre 1.07 y 3.93. Esto supondría que la varianza de la población 1 es mayor a la varianza de la población 2 entre 1.07 y 3.93.

  • Una compañía fabrica propulsores para uso en motores de turbina. Al ingeniero de manufactura le gustaría seleccionar el proceso que tenga la menor variabilidad en la rugosidad de la superficie. Para ello toma una muestra de n 1 =16 partes del primer proceso, la cual tiene una desviación estándar s 1 = 4.7 micropulgadas, y una muestra aleatoria de n 2 =12 partes del segundo proceso, la cual tiene una desviación estándar s 2 = 5.1 micropulgadas. Se desea encontrar un intervalo de confianza del 90% para el cociente de las dos varianzas
  • 1 2 / 2 2, Suponga que los dos procesos son independientes y que la rugosidad de la superficie está distribuida de manera normal. Solución:

    • Por la recomendación de que la varianza muestral mayor va en el numerador se tiene la siguiente fórmula:
    • al despejar:.
    • En este caso los grados de libertad uno valen 11 y los grados de libertad dos 15.

    y Estos resultados los podemos interpretar de la siguiente manera: Puesto que este intervalo de confianza incluye a la unidad, no es posible afirmar que las desviaciones estándar de la rugosidad de la superficie de los dos procesos sean diferentes con un nivel de confianza del 90%.

    Supóngase que se tiene interés en dos poblaciones normales independientes, donde las medias y las varianzas de la población son desconocidas. Se desea probar la igualdad de las dos varianzas, ya que para poder comparar las medias de estas dos poblaciones se utiliza la distribución t de Student, en la cual podemos tener varianzas iguales o diferentes en la población.

    Para conocer esto último se requiere de la distribución Fisher, y después de utilizarla, se tomará la decisión de tener o no varianzas iguales en la población, dando pié a realizar la comparación de las dos medias según estemos hablando. Primer caso en que las varianzas de la población son desconocidas pero iguales, o en el caso dos donde se tienen varianzas desconocidas pero disímiles.

    1. Para el ensayo de hipótesis se utilizará la relación de varianzas, la cual puede dar tres resultados:
    2. En base a lo que se quiera probar, el ensayo podrá ser unilateral derecho, izquierdo o bilateral.
    3. Ejemplos:
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    La variabilidad en la cantidad de impurezas presentes en un lote de productos químicos, utilizada para un proceso en particular, depende del tiempo que tarda el proceso. Un fabricante que emplea dos líneas de producción 1 y 2, hizo un pequeño ajuste al proceso 2, con la esperanza de reducir la variabilidad, así como la cantidad media de impurezas en los productos químicos. Muestras de n 1 =25 y n 2 =20 mediciones de dos lotes produjeron las siguientes medias y varianzas:

    ¿Presentan los datos evidencia suficiente para indicar que las variaciones del proceso son menores para el 2? Realice una prueba con un = 0.05. Solución:

    • Datos:
    • Población 1 Población 2
    • n 1 = 25 n 2 = 20

    = 0.05

    1. Ensayo de hipótesis:
    2. Estadístico de prueba:
    3. La sugerencia que se hace es que el numerador sea el de valor mayor,
    4. Entonces los grados de libertad uno será el tamaño de la muestra de la población uno menos uno.

    1 = 25-1 = 24 y 2 = 20-1=19.

    • Regla de decisión:
    • Si F c 2.11 No se rechaza H o,

    Si la F c > 2.11 se rechaza H o,

    1. Cálculo:
    2. Decisión y Justificación:

    Como 2.04 es menor que 2.11 no se rechaza H o, y se concluye con un = 0.05 que no existe suficiente evidencia para decir que la varianza del proceso 2 es menor que la del proceso 1.

    En su incansable búsqueda de un sistema de llenado adecuado, cierta empresa prueba dos máquinas. Robo-fill se usa para llenar 16 tarros y da una desviación estándar de 1.9 onzas en el llenado. Con Automat-fill se llenan 21 frascos que dan una desviación estándar de 2.1 onzas. Si la empresa tiene que elegir uno de estos sistemas en función de la uniformidad de llenado. ¿Cual deberá seleccionar? Use un

    = 0.10. Solución:

    • Datos:
    • Robo-Fill
    • s RF = 1.9
    • n RF = 16

    = 0.10

    1. Automat-Fill
    2. s AF = 2.1
    3. n AF = 21
    4. Ensayo de hipótesis:
    5. Estadístico de prueba:
    6. La sugerencia que se hace es que el numerador sea el de valor mayor,
    7. Entonces los grados de libertad uno será el tamaño de la muestra de la población uno menos uno.

    1 = 21-1 = 20 y 2 = 16-1=15.

    • Regla de decisión:
    • Si F c 2.20 No se rechaza H o,

    Si la F c > 2.20 se rechaza H o,

    1. Cálculo:
    2. Decisión y Justificación:

    Como 1.22 es menor que 2.20 no se rechaza H o, y se concluye con un = 0.10 que la variación de llenado de la máquina Robo-Fill no es menor a la de Automat-Fill, por lo que se selecciona cualquier máquina.

    Las capas de óxido en las obleas semiconductoras son depositadas en una mezcla de gases para alcanzar el espesor apropiado. La variabilidad del espesor es una característica crítica de la oblea, y lo deseable para los siguientes pasos de la fabricación es tener una variabilidad baja. Para ello se estudian dos mezclas diferentes de gases con la finalidad de determinar con cuál se obtienen mejores resultados en cuanto a la reducción en la variabilidad del espesor del óxido. Veintiún obleas son depositadas en cada gas. Las desviaciones estándar de cada muestra del espesor del óxido son s 1 = 1.96 angstroms y s 2 = 2.13 angstroms. ¿Existe evidencia que indique una diferencia en las desviaciones? Utilice

    =0.05. Solución:

    • Datos:
    • s 1 = 1.96
    • n 1 = 21
    • s 2 = 2.13
    • n 2 = 21
    • Ensayo de hipótesis:
    • Estadístico de prueba:
    • La sugerencia que se hace es que el numerador sea el de valor mayor,
    • Entonces los grados de libertad uno será el tamaño de la muestra de la población uno menos uno.

    1 = 21-1 = 20 y 2 = 21-1=20. Regla de decisión: Si 0.406 F c 2.46 No se rechaza H o, Si la F c < 0.406 ó si F c > 2.46 se rechaza H o,

    1. Cálculo:
    2. Decisión y Justificación:

    Como 0.85 esta entre los dos valores de H o no se rechaza, y se concluye con un = 0.05 que existe suficiente evidencia para decir que las varianza de las poblaciones son iguales.

    Para el ejercicio anterior, encontrar la probabilidad de cometer error tipo II si la verdadera relación 1 2 /

    2 2 = 2, Solución:

    Del ejercicio número 1 del ensayo de hipótesis en donde la variabilidad en la cantidad de impurezas presentes en un lote de productos químicos dependía del tiempo que tardaba el proceso y el fabricante empleaba dos líneas de producción 1 y 2, e hizo un pequeño ajuste al proceso 2, calcular la probabilidad de cometer error tipo II si le relación

    1 2 / 2 2 = 1.5. Solución: por lo tanto s 1 2 /s 2 2 = 2.11 ya que esto fue lo que dio la tabla y al despejar nos queda los mismo. Se calcula un nuevo valor de F con la relación de varianzas de 1.5. Si se recuerda para este ejercicio se tienen 24 grados de libertad uno y 19 de grados de libertad dos, por lo que se tiene que hacer una doble interpolación ya que 19 grados de libertad dos no vienen en la tabla.

    Area Valor de F
    0.50 1.02
    0.75 1.41

    Al interpolar para un valor de Fisher de 1.406 se ve que este valor está muy cercano a 1.41, el cual le corresponde un área de 0.75, por lo que queda un resultado de 0.7474 Ahora se procede a interpolar para 24 grados de libertad uno y 20 grados de libertad dos:

    Area Valor de F
    0.75 1.35
    0.90 1.77

    La interpolación para un valor de Fisher de 1.406 es de 0.77. Teniendo los dos valores, se puede calcular el área correspondiente a 24 grados de libertad uno y 19 grados de libertad dos:

    2 Area
    15 0.7474
    20 0.77

    Por lo tanto al interpolar para 19 grados de libertad dos nos da un valor de 0.76548 : Curso: Estadística I

    ¿Qué significa F en investigacion?

    En el cálculo del tamaño de la muestra, un ejemplo es el poder estadístico que se requiere y que el investigador fija con antelación). f = función (es una colección de pares de valores ordenados, que pertenecen a diferentes conjuntos.

    ¿Qué es la prueba F para varianzas de dos muestras?

    Excel para Microsoft 365 Excel para Microsoft 365 para Mac Excel para la Web Excel 2021 Excel 2021 para Mac Excel 2019 Excel 2019 para Mac Excel 2016 Excel 2016 para Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Excel para Mac 2011 Excel Starter 2010 Más.Menos En este artículo se describen la sintaxis de la fórmula y el uso de la función PRUEBA.F en Microsoft Excel.

    Devuelve el resultado de una prueba F. Una prueba F devuelve la probabilidad de dos colas de que las varianzas de matriz1 y matriz2 no sean significativamente diferentes. Use esta función para determinar si las varianzas de dos muestras son diferentes. Por ejemplo, dados los resultados de los exámenes de escuelas públicas y privadas, puede comprobar si estas escuelas tienen distintos niveles de diversidad en los resultados.

    Importante: Esta función se ha sustituido por una o más funciones nuevas que pueden proporcionar una precisión mejorada y cuyos nombres reflejan mejor su uso. Aunque esta función sigue estando disponible para la compatibilidad con versiones anteriores, a partir de ahora debe considerar el uso de las funciones nuevas, ya que puede que esta función no esté disponible en futuras versiones de Excel.

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    ¿Cuándo se rechaza una hipótesis?

    Si el valor p es menor que el criterio α de significancia (especificado a priori), se rechaza la hipótesis nula; en el caso contrario se acepta. Usualmente se elige α = 0.05; en el ejemplo se rechazaría la hipótesis nula.

    ¿Qué es la hipótesis nula y alternativa?

    La hipótesis nula (H0) es una hipótesis que el investigador trata de refutar, rechazar o anular. El ‘nulo’ a menudo se refiere a la visión común de algo, mientras que la hipótesis alternativa es lo que el investigador realmente piensa que es la causa de un fenómeno.

    ¿Qué significa p 0.01 en estadística?

    2. Nos dá la probabilidad de haber obtenido este resultado o uno más extremo Page 15 P valor ó valor P En el ejemplo de Motyl ¿un p valor de 0.01 significa que hay un 1% de probabilidad de que el resultado sea una falsa alarma? A P value measures whether an observed result can be attributed to chance.

    ¿Qué es la q en estadística?

    Q: proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir, es 1-p. n: tamaño de la muestra (número de encuestas que vamos a hacer).

    ¿Cómo saber si es significativo o no?

    Discusión sobre resultados estadísticamente significativos – Una prueba de hipótesis evalúa dos afirmaciones mutuamente contradictorias acerca de una población para determinar cuál afirmación es apoyada de mejor manera por los datos de la muestra. Un resultado es estadísticamente significativo cuando el estadístico de muestra es lo suficientemente inusual en relación con la hipótesis nula como para que podamos rechazar la hipótesis nula para toda la población.

    El supuesto de que la hipótesis nula es verdadera (las gráficas se centran en el valor de la hipótesis nula). El nivel de significancia (¿qué tan lejos dibujamos la línea de la región crítica?) Nuestro estadístico de muestra (¿se encuentra dentro de la región crítica?)

    Tenga en cuenta que no existe un nivel de significancia mágico que distinga entre los estudios en los que tenemos un efecto real y aquellos en los que no con 100% de precisión. Los valores comunes de alfa de 0.05 y 0.01 se basan simplemente en la tradición.

    Para un nivel de significancia de 0.05, espere obtener medias de la muestra en la región crítica el 5% de las veces cuando la hipótesis nula sea verdadera. En esos casos, usted no sabrá que la hipótesis nula es verdadera, pero la rechazará porque la media de la muestra se encuentra en la región crítica.

    ¡Por eso es que el nivel de significancia también se conoce como una tasa de error! Este tipo de error no implica que el experimentador haya hecho algo mal ni requiere ninguna otra explicación inusual. Las gráficas muestran que, cuando la hipótesis nula es verdadera, es posible obtener estas medias de muestra inusuales sin que haya alguna otra razón que no sea el error de muestreo aleatorio.

    • Es solo cuestión de suerte.
    • Los niveles de significancia y los valores p son herramientas importantes que le ayudan a cuantificar y controlar este tipo de error en una prueba de hipótesis.
    • Al usar estas herramientas para decidir cuándo rechazar la hipótesis nula, aumenta la probabilidad de tomar la decisión correcta.

    Si le gusta esta publicación, tal vez quiera leer las otras publicaciones de esta serie que utilizan el mismo marco gráfico:

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    Si desea ver cómo hice estas gráficas, lea: Cómo crear una versión gráfica de la prueba t de 1 muestra,

    ¿Qué son los valores críticos de una función y que representan?

    Los valores críticos de una función son los valores dentro del dominio de la función, donde al calcular la derivada esta se hace cero o nula y los puntos críticos de una función se entienden como los puntos de coordenadas ( x, y ) donde ‘x’ es un valor crítico e ‘y’ es el valor de la función.

    ¿Que nos indica el valor crítico de t?

    Uso del valor t para determinar si se puede rechazar la hipótesis nula Para determinar si puede rechazar la hipótesis nula usando el valor t, compare el valor t con el valor crítico. El valor crítico es t α/2, n–p-1, donde α es el nivel de significancia, n es el número de observaciones en la muestra y p es el número de predictores.

    • Si el valor absoluto del valor t es mayor que el valor crítico, usted rechaza la hipótesis nula.
    • Si el valor absoluto del valor t es menor que el valor crítico, usted no puede rechazar la hipótesis nula.
    • Puede calcular el valor crítico en Minitab o buscar el valor crítico en una tabla de distribución t en la mayoría de los libros de estadística.

    Para obtener más información sobre cómo calcular el valor crítico en Minitab, vaya a y haga clic en Usar la ICDF para calcular los valores críticos, : Uso del valor t para determinar si se puede rechazar la hipótesis nula

    ¿Qué significa VC resultado crítico?

    Son aquellos valores que indican que el paciente tiene un elevado riesgo de morbimortalidad y consecuencias adversas, de no instaurarse un tratamiento oportuno en el tiempo. Este resultado puede provenir de una prueba solicitada de manera urgente o de rutina.

    ¿Qué es un valor crítico en t?

    Valores críticos de una distribución t en R Commander En los contrastes de hipótesis, un valor crítico se define como el punto de la distribución (en su eje X) que se usa para determinar si se acepta o rechaza una hipótesis nula. Este valor depende del nivel de significancia (α) y de los grados de libertad,