Salta al contenido principal

Aportación realizada por Sergio G. Chesniuk

Buenas tardes Juan:
Este curso, gratuito ahora, fue la primera parte (y fundamental) de un curso más largo "Validación y Evaluación de La Incertidumbre de Métodos de Ensayos". Por ello la mención. Considero que manejar mínimamente estos conceptos (y herramientas) es de suma importancia para afrontar las tareas de validación/verificación y evaluación de la incertidumbre relacionada a métodos de ensayos y tambien calibración. Inclusive el área de aseguramiento de la calidad... Espero haber sido claro. Saludos cordiales!

FEL -> Foro de Consultas -> Dudas actividad 3 -> Re: Dudas actividad 3

de Sergio G. Chesniuk -

Buenos dias Jonatan: 

Aquí no coincido con Ud. 

Para verificar la certeza (o no) de la afirmación, el estudiante debe hacer la prueba. 

En tal caso ha de encontrarse con que efectivamente t calculado = 5.8 (que NO coincide con la afirmación). Por ende eso le permitirá aseverar sin duda alguna que la afirmación NO es cierta. 

Espero haber interpretado correctamente su inquietud. 

Saludos!

Estimados. Desde el siguiente link pueden descargar una hoja de Excel donde se muestran los cálculos. Por favor revisar.

Insisto: La clave es distinguir entre una distribucion de valores promedios (n=2, n=5, n=10, etc) y una distribución de valores no promedios (individuales). A mayor n, más aguda es la campana de gauss.

Quedo atento a vuestros comentarios.

https://www.dropbox.com/s/86cmf7uekdmtwot/Foro%20FEL%201.xlsx?dl=0
Buenas tardes Sandra.

En el curso solo se brinda, manualmente, la expresión mas simple para calcular el n, y es cuando trabajamos con la prueba t de una muestra. para pruebas más complejas utilizamos una aplicación como Minitab (el objetivo es explicar el concepto)

Recordar para este caso que n = ((t*s)/(media-R))2

Por otro lado, el 80% que menciona, entiendo que se refiere a la potencia de la prueba, que no es el nivel de confianza (por ejemplo 95%).
La potencia de la prueba es la probabilidad de detectar efectos estadísticamente significativos, esto es, la probabilidad de rechazar la Hipótesis Nula cuando es falsa, que se simboliza 1-beta, y es igual a la probabilidad de ocurrencia de valores del estadístico en la región de rechazo bajo el supuesto que H1 (la Hipótesis Alternativa) sea verdadera.

Dejo un link de Minitab que tal vez aclare un poco más

https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/statistics/power-and-sample-size/supporting-topics/what-is-power/

Espero haber sido claro!