Comparar proporciones en Minitab

En un análisis de Investigación de Mercados en Marketing se quiere constatar el que la proporción de consumidores, que responden a una encuesta, aumenta al introducir un incentivo, o al desarrollar una campaña de Google Ads (AdWords) o de Facebook Ads; o la reacción a un determinado fármaco en Bioestadística, en cuanto al porcentaje de curación en los enfermos que reaccionan al tratamiento, entre el grupo de control (placebo) y los que se les administra la medicación; o testear el porcentaje de defectuosos en 2 muestras de un proceso de producción en Ingeniería.

Contraste de una proporción con Minitab

Contraste de 2 proporciones

Para el Test  de 2 comparación de 2 proporciones, las hipótesis que se plantean en la investigación estadística son:

Hipótesis nula:

H0:P1=P2	No existe diferencia en las proporciones (P1–P2=0)

Hipótesis alternativa:

H1: P1≠P2	Contraste Bilateral
H1: P1>P2	Contraste Unilateral Derecho o Superior
H1: P1<P2	Contraste Unilateral Izquierdo o Inferior

El número de eventos se corresponde con el numero de casos favorables de cada muestra, el número de ensayos, con el número de casos posibles, siempre teniendo en cuenta la Regla de Laplace, de que la proporción muestral (que es un buen estimador de la proporción poblacional) es el número de casos favorables (CF) partido por el número de casos posibles (CP). El estadístico del contraste se distribuye de manera aproximadamente Normal, tanto en en caso de una sola proporción, como en el de 2 proporciones.

Si el p-valor asociado al estadístico de contraste de la Z es mayor que 0,05, es porque no existen diferencias estadísticamente significativas entre las 2 proporciones muestrales, aunque descriptivamente si que puedan existir tales diferencias, siempre trabajando con un 95% de confianza. con el que los resultados se pueden extrpolar a la población.

Test de diferencias de proporciones unilateral

Se puede plantear el contraste como bilateral, es decir las 2 proporciones son iguales contra que son distintas, o proceder desde un punto de vista unilateral, como si lo que planteamos como hipótesis de investigación el que el % de la primera muestra es significativamente mayor que el de la segunda (test unilateral superior P1>P2 en la hipótesis alternativa de investigación, intentando detectar la significatividad estadística con un p-valor menor de 0,05), o buscando que el % de la primera muestra sea significativamente menor que el de la segunda (test unilateral inferior P1<P2), siempre en función de lo que se trata de corroborar en el estudio.

Tasa de Poisson para 2 muestras

Determinar un intervalo de confianza para la diferencia en las tasas de población (clic en el enlace)

CASO PRÁCTICO: P-valor próximo a 0,05

¿Cómo actuar en la situación en que en un contraste de %, el p-valor se acerca mucho al nivel se significación fijado para la investigación, normalmente del 5% (0,05)?.

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