T de Student (Pregunta 30 PIR 2006)

[optimista]

Hola!

Alguien podría explicarme esta pregunta?

30. Tenemos una población normal con varianza desconocida. Se toma de ella una muestra de tamaño n=23. Para estimar el valor del parámetro media poblacional μ, utilizaremos un estadístico de contraste cuya distribución es:
1. F de Snedecor.
2. Chi cuadrado.
3. Binomial.
4. Normal (N (0,1)).
5. T de Student.

Correcta: la 5.

Cuando en la explicación del examen de cede dice "el estadístico de contraste suele ser T", ¿se refiere a la misma t que se usa en diferencia de medias para 2 tratamientos ( en contraposición al anova)?

la estadística...

[kukusumuxu83]

Aqui usamos la T de Student porque la varianza de la poblacion es desconocida y ademas n es menor que 30

[optimista]

Gracias kuku, pero creo que necesito una respuesta más básica todavía, es que no entiendo muy bien la pregunta.

E insisto, es la misma prueba que aparece en la tabla de diferencia de medias contrapuesta al anova?? Es que no se en que consiste la prueba T, ni para qué se usa, ni qué otras opciones hay...

Estoy super perdida!!

[vane]

hola!! pues si, la prueba t se usa para contraste de diferencia de medias normalmente para muestras menores a 30 como te ha dicho kuku

[optimista]

Gracias vane, me queda algo más claro.

Por cierto, ¿cuál es el estadístico de contraste Z?

Según veo en la explicación de la academia, sería la prueba a utilizar si se conoce la distribución o el tamaño es mayor.
Pero, ¿se utiliza en otros casos? ¿para qué? es que en los apuntes no lo encuentro, que lio.

[vane]

se llama puntuaciones Z cuando la distribucion es Normal esa es la diferencia, es una chorradilla, solo se refiere a la forma de la distribucion

[optimista]

Ahhh!! Vale...

Si son todo chorradillas, y voy al examen creyendo que he estudiado estadística, y siempre tengo un montón de fallos tontos, y salgo con unos cabreos de los exámenes, que pa qué.

Muchas gracias chicas

[Solebo]

Retomo esta pregunta porque tengo que para aplicar T Student n es igual o mayor de 30 y en la pregunta n = 23. Lo he tomado como paramétrica para una muestra y no acabo de verlo
Por descarte sí creo que es verdadera pero no lo entiendo. Ayuda

[maru]

Hola sole yo tenia la misma duda.
En clase dijeron que cuando la muestra era mas grande de 30 la distribucion ya no era t de sudent sino que ya seria la F de Snedecor(opcion1), que es parecida pero no es la misma.
Yo no acabo de verlo, me lo e aprendido de memoria, si pone poblacion normal menos de 30 y que no se conoce la varianza pondre T-de student (si en las opciones hay f- que me imagino que es para distinguirlas) si habla de parametricas ya me basaré en lo que se de las normas de las parametricas.

Decirte esto y na es lo mismo, pero espero que te valga de algo, Si alguien puede explicarlo gracias

[Solebo]

Yo no acabo de verlo, me lo e aprendido de memoria

Si el caso es que yo tampoco acabo de verlo incluso con la explicación que dices de cede, bueno al final no sé si haré lo que tú

Gracias

[Inshalla]

Yo de esto no me empano tampoco

[Solebo]

Por favor si alguien puedo aclararnos la duda y de paso esta otra

http://www.foropir.es/viewtopic.php?t=4167&highlight=

[Medea]

- T de Student : es una distribución de probabilidad que surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Ésta es la base del popular test de la t de Student para la determinación de las diferencias entre dos medias muestrales y para la construcción del intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones.

La distribución t surge, en la mayoría de los estudios estadísticos prácticos, cuando la desviación típica de una población se desconoce y debe ser estimada a partir de los datos de una muestra.

Chi-cuadrado : es considerada como una prueba no paramétrica que mide la discrepancia entre una distribución observada y otra teórica (bondad de ajuste), indicando en qué medida las diferencias existentes entre ambas, de haberlas, se deben al azar. También se utiliza para probar la independencia de dos muestras entre sí, mediante la presentación de los datos en tablas de contingencia.