Realiza el contraste de hipótesis sobre la razón de dos varianzas poblacionales.
Lee el código QR para video-tutorial sobre el uso de la función con un ejemplo.
contraste.razon.varianzas(x,
variable = NULL,
introducir = FALSE,
hipotesis_nula = 1,
tipo_contraste = c("bilateral","cola derecha","cola izquierda"),
alfa = 0.05,
grafico = FALSE)
La función devuelve un objeto de la clase list
. La lista contendrá información sobre: la hipótesis nula contrastada, el estadístico de prueba, el p-valor y el intervalo de confianza para la media muestral supuesta cierta la hipótesis nula. Si grafico=TRUE
se incluirá una representación gráfica de la región de aceptación-rechazo con los valores críticos.
Conjunto de datos. Puede ser un vector o un dataframe.
Es un vector (numérico o carácter) que indica las variables a seleccionar de x
. Si x
se refiere solo a dos variables, variable = NULL
. En caso contrario, es necesario indicar el nombre o posición (número de columna) de las variables.
Valor lógico. Si introducir = FALSE
(por defecto), el usuario debe indicar el conjunto de datos que desea analizar usando los argumentos x
y/o variable
. Si introducir = TRUE
, se le solicitará al ususario que introduzca la información relevante sobre tamaño muestral, valor de la media muestral, etc.
Es un valor numérico. Por defecto el valor está fijado a 1, es decir, igualdad de varianzas.
Es un carácter. Indica el tipo de contraste a realizar. Por defecto, tipo_contraste = "bilateral"
.
Si tipo_contraste = "bilateral"
, se contraste la hipótesis nula igual un valor frente a la alternativa distinto de dicho valor.
Si tipo_contraste = "cola derecha"
, se contrasta la hipótesis nula menor o igual a un valor frente a la alternativa mayor a dicho valor.
Si tipo_contraste = "cola izquierda"
, se contrasta la hipótesis nula mayor o igual a un valor frente a la alternativa menos a dicho valor.
Es un valor numérico entre 0 y 1. Indica el nivel de significación. Por defecto, alfa = 0.05
(5 por ciento)
Es un valor lógico. Por defecto grafico = FALSE
. Si se quiere obtener una representación gráfica del contraste realizado, cambiar el argumento a grafico = TRUE
. Nota: Esta opción no está implementada para todos los casos.
Vicente Coll-Serrano. Métodos Cuantitativos para la Medición de la Cultura (MC2). Economía Aplicada.
Rosario Martínez Verdú. Economía Aplicada.
Facultad de Economía. Universidad de Valencia (España)
La hipótesis nula que se considera en el contraste bilateral es:
El estadístico F es:
(1) Si trabajamos con la varianza muestral:
(2) si trabajamos con la cuasi-varianza muestral:
Tanto en (1) como en (2) el estadístico F se distribuye como una F con (n1-1) grados de libertad en el numerador y (n2-1) grados de libertad en el denominador.
Casas José M. (1997) Inferencia estadística. Editorial: Centro de estudios Ramón Areces, S.A. ISBN: 848004263-X
Esteban García, J. et al. (2008). Curso básico de inferencia estadística. ReproExprés, SL. ISBN: 8493036595.
Murgui, J.S. y otros. (2002). Ejercicios de estadística Economía y Ciencias sociales. tirant lo blanch. ISBN: 9788484424673
Newbold, P, Carlson, W. y Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, Global Edition. Pearson. ISBN: 9781292315034
ic.razon.varianzas