lunes, 21 de febrero de 2011

Prueba de Ajuste de Bondad Chi Cuadrada

De los datos obtenidos en una experimentación, a veces es necesario conocer el tipo de distribución a la cual se ajustan adecuadamente (normal, binomial o de Poisson). Así, el investigador podrá también elegir el procedimiento estadístico más adecuado. Al respecto, es válido el ejemplo siguiente:
Ejemplo:
Ajuste de datos para una distribución normal, de un conjunto de mediciones en la tabla de niños de 5 años. Tamaño de la muestra 100.
Elección de la prueba estadística.
El modelo experimental tiene una muestra y nuestro objetivo es la bondad del ajuste.
Planteamiento de la hipótesis.
  • Hipótesis alterna (Ha). Las frecuencias observadas difieren de las que corresponden a una distribución normal.
  • Hipótesis nula (Ho). Las diferencias observadas entre los valores observados y los teóricos se deben al azar.
Nivel de significación.
Para todo valor de probabilidad igual o menor que 0.05, se acepta Ha y se rechaza Ho.
Zona de rechazo.
Para todo valor de probabilidad mayor que 0.05, se acepta Ho y se rechaza Ha.

Talla de niños de 5 años de edad.
Series de Clases de Talla (cm)
Frecuencia Observada
De 90 a 93
8
De 94 a 97
18
De 98 a 101
42
De 102 a 105
27
De 106 a 109
8
Total
100

Aplicación de la prueba estadística.
Para calcular el valor teórico, se debe aplicar el valor Z; por lo tanto, primero se debe obtener el valor promedio y la desviación estándar de los valores por ajustar.
_
X = 100.1
s = 3.91

En seguida se determinan los límites reales de cada clase y se calcula el valor Z para cada límite real.

Z (90 CM) =
90 - 100.1
=
-2.58
3.91
Z (93 CM) =
93 - 100.1
=
-1.82
3.91
Z (97 CM) =
97 - 100.1
=
-0.79
3.91
Z (101 CM) =
101 - 100.1
=
0.23
3.91
Z (105 CM) =
105 - 100.1
=
1.25
3.91
Z (109 CM) =
109 - 92.2
=
2.27
2.85


Para cada valor de Z, se localiza el valor del área bajo la curva de valores Z.
Obtención de valores teóricos de la distribución normal.

Series  de Talla
Límites Reales
Z para límites
Área bajo la curva Z
Área para cada clase
Frecuencia teórica
Frecuencia Observada

90
2.58
0.4951



De 90 a 93
93
1.82
0.4656
0.0295
3
8
De 94 a 97
97
0.79
0.2852
0.1804
18
18
De 98 a 101
101
0.23
0.091
0.3762
38
42
De 102 a 105
105
1.25
0.3944
0.3034
30
27
De 106 a 109
109
2.27
0.4884
0.094
9
8


Una vez anotados los valores del área bajo la curva normal para cada Z, se calcula el área que corresponde a cada talla. Para fines prácticos y a fin de ejecutar el procedimiento, el signo de Z se mantiene en el valor del área bajo la curva, y se realiza de la manera siguiente:
Clase 90 - 93 = -0.4656 - (-0.4951) = 0.0295
Clase 94 - 97 = -0.2852 - (-0.4656) = 0.1804
Clase 98 - 101 = 0.091 - (-0.2852) = 0.3762
Clase 102 - 105 = 0.3944 - 0.091 = 0.3034
Clase 106 - 109 = 0.4884 - 0.3944 = 0.094
Cada valor del área para la curva de clase se multiplica por el tamaño de la muestra (N); en este caso corresponde a 100. Para obtener los valores teóricos, se selecciona el valor entero más cercano.
En seguida se aplica la ecuación de X2.
X2 = SHN = 1 (fo – fe)2
                       fe

X2 = S (5 – 3)2 + (18 – 18)2 + (42 – 38)2 + (27 – 30)2 + (8 – 9)2
               3               18                38                30               9
X2 = S 1.333 + 0 + 0.105 + (-0.1) + (-0.111) = 1.227
Cálculo de los grados de libertad.
gl = K - 1 - 1 = 5 - 1 - 1 = 3
El valor de X2 calculado con 3 gl se compara con los respectivos valores críticos de la tabla de valores críticos de X2 y corresponde a 7.82 para una probabilidad de 0.05.
Decisión.
En virtud de que el valor calculado cae en la zona de rechazo, se acepta Ho y se rechaza Ha.
Interpretación.
Los valores de las frecuencias observadas para las cinco series de talla tienen una distribución normal y no difiere de los valores calculados en función de las áreas bajo la curva normal tipificada.



TABLA DE VALORES N # 2 (CHI2)

Probabilidad de un valor superior - Alfa (α)
Grados libertad
0,1
0,05
0,025
0,01
0,005
1
2,71
3,84
5,02
6,63
7,88
2
4,61
5,99
7,38
9,21
10,6
3
6,25
7,81
9,35
11,34
12,84
4
7,78
9,49
11,14
13,28
14,86
5
9,24
11,07
12,83
15,09
16,75
6
10,64
12,59
14,45
16,81
18,55
7
12,02
14,07
16,01
18,48
20,28
8
13,36
15,51
17,53
20,09
21,95
9
14,68
16,92
19,02
21,67
23,59
10
15,99
18,31
20,48
23,21
25,19
11
17,28
19,68
21,92
24,73
26,76
12
18,55
21,03
23,34
26,22
28,3
13
19,81
22,36
24,74
27,69
29,82
14
21,06
23,68
26,12
29,14
31,32
15
22,31
25
27,49
30,58
32,8
16
23,54
26,3
28,85
32
34,27
17
24,77
27,59
30,19
33,41
35,72
18
25,99
28,87
31,53
34,81
37,16
19
27,2
30,14
32,85
36,19
38,58
20
28,41
31,41
34,17
37,57
40
21
29,62
32,67
35,48
38,93
41,4
22
30,81
33,92
36,78
40,29
42,8
23
32,01
35,17
38,08
41,64
44,18
24
33,2
36,42
39,36
42,98
45,56
25
34,38
37,65
40,65
44,31
46,93
26
35,56
38,89
41,92
45,64
48,29
27
36,74
40,11
43,19
46,96
49,65
28
37,92
41,34
44,46
48,28
50,99
29
39,09
42,56
45,72
49,59
52,34
30
40,26
43,77
46,98
50,89
53,67
40
51,81
55,76
59,34
63,69
66,77
50
63,17
67,5
71,42
76,15
79,49
60
74,4
79,08
83,3
88,38
91,95
70
85,53
90,53
95,02
100,43
104,21
80
96,58
101,88
106,63
112,33
116,32
90
107,57
113,15
118,14
124,12
128,3
100
118,5
124,34
129,56
135,81
140,17
  
Fuente: “Prueba de bondad de ajuste mediante ji cuadrada”  disponible en “FortuneCity” http://members.fortunecity.com/bucker4/estadistica/pruebabondadaji.htm

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