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dc.contributor.advisorFlores Muñoz, Pablo Javier-
dc.contributor.authorTipanquiza Rubio, Mariuxi de los Angeles-
dc.date.accessioned2024-06-20T21:03:32Z-
dc.date.available2024-06-20T21:03:32Z-
dc.date.issued2023-11-28-
dc.identifier.citationTipanquiza Rubio, Mariuxi de los Angeles. (2023). Afectación de las pruebas de comparación de medias ante alteraciones de la homocedasticidad. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobambaes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21719-
dc.descriptionEn este trabajo, cuyo objetivo fue estimar la TIEP (Error de Tipo I) y la Potencia que generan los tests de comparación de medias cuando existe alteraciones de la homocedasticidad en distintos tamaños muestrales, se creó un algoritmo que permita estimar la TIEP y la Potencia de las pruebas paramétricas ( t- Student, t-Welch, ANOVA de un solo factor, ANOVA de Welch) la cual se basa en la simulación de Montecarlo, las muestras se establecieron de acuerdo a nuestro interés de investigación como fueron las muestras balanceadas, desbalanceadas ascendentes (muestras pequeñas que corresponden a las varianzas pequeñas y a las muestras grandes las varianzas grandes) y desbalanceadas descendentes (muestras pequeñas que corresponden a las varianzas grandes y a las muestras grandes las varianzas pequeñas) 2, 3 y 5 medias, para llegar a nuestro objetivo principal se realizaron diferentes contaminaciones establecidas para la razón de varianzas, dando como resultado que cuando existe homocedasticidad las pruebas paramétricas t-Student, la t-Welch y la prueba ANOVA de un solo factor, son más eficientes en todas las muestras respectivamente, aunque la Potencia es relativamente menor, especialmente en tamaños muestrales pequeños, ya sean balanceadas o desbalanceadas a excepción de la prueba ANOVA de Welch, que no es eficiente en todas la muestras y cuando se presentan alteraciones de la homocedasticidad las pruebas paramétricas t-Student y ANOVA de un solo factor, son test muy sensible (o no robustos) ante desviaciones de la homocedasticidad y su Potencia es relativamente menor, especialmente en tamaños muestrales pequeños, ya sean balanceadas o desbalanceadas y en cuanto a t- Welch y ANOVA de Welch, son eficientes en la mayoría de casos en muestras balanceadas medianamente grandes y grandes.es_ES
dc.description.abstractIn this work, whose objective was to estimate the TIEP (Type I Error) and the Power generated by the mean comparison tests when there are homoscedasticity comparison tests of means when there are alterations of homoscedasticity in different sample sizes, an algorithm was created to estimate the TIEP and the Power of the parametric tests (t-Student, t-Welch, ANOVA of a single factor, Welch’s ANOVA) which is based on Monte Carlo simulation, the samples were established according to this research interest such as balanced samples, unbalanced ascending samples, unbalanced ascending samples (t-Student, t-Welch, ANOVA of a single factor, Welch’s ANOVA) and unbalanced ascending samples (t-Student, t-Welch, Welch’s ANOVA), unbalanced ascending (small samples corresponding to small variances and large samples to large variances) and unbalanced descending (small samples corresponding to large variances and large samples to small variances) 2, 3 and 5 means, in order to reach the research’s main objective, different contaminations established for the variance ratio were performed, giving as a result that when homoscedasticity exists the parametric tests t-Student, the t- Welch and the ANOVA test of a single factor, are more efficient in all samples respectively, although the power is relatively lower, especially in small sample sizes, whether balanced or unbalanced, with the exception of the Welch’s ANOVA test, which is not efficient in all samples and when homoscedasticity is altered, the parametric tests t-Student and ANOVA of a single factor are very sensitive (or not robust) to deviations from homoscedasticity and their power is relatively lower, especially in small sample sizes, whether balanced or unbalanced, and as for t-Welch and Welch’s ANOVA, they are efficient in most cases in medium-large and large balanced samples.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFC;226T0155-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectERROR TIPO I (TIEP)es_ES
dc.subjectPOTENCIAes_ES
dc.subjectHOMOCEDASTICIDADes_ES
dc.subject<PRUEBAS PARAMÉTICASes_ES
dc.subjectSIMULACIÓNes_ES
dc.titleAfectación de las pruebas de comparación de medias ante alteraciones de la homocedasticidades_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalBalseca Castro, Jaqueline Elizabeth-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Estadística Informática; Ingeniero/a Estadístico/a

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