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FACULTAD DE CIENCIAS ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE ADMINISTRACION

TEMA LABORATORIO SESION 11

AUTOR (ES): ACUÑA LINARES, YOSEPH ESTEFANIA PERALTA FLORES, BRAYAN DELAGUILA SANGAMA, KARLA PAOLA UBILLUS HUERTA, ALEXIS URETA VASQUEZ, JULY

ASESOR: PAZ RUBIO DEYANIRA ELIZABETH

LIMA-PERÚ 2020

LABORATORIO SESION 11 TAU b DE KENDALL 1. Se desea probar si el rendimiento de los trabajadores en una gran compañía depende del coeficiente intelectual de los trabajadores, para lo cual se toma una muestra para cada nivel del CI y se clasifica según el rendimiento en la compañía. Los resultados se muestran en la siguiente tabla. Coeficiente intelectual Bajo Medio Alto Total

Rendimiento Deficiente 67 42 10 119

Regular 64 76 23 163

Bueno 25 56 37 118

Total 156 174 70 400

Verifique l a hipótesis que el rendimiento de los trabajadores esta asociado al coeficiente intelectual. Use un nivel de significación de 5% = 0.05 H0 = No está asociado el coeficiente intelectual y el rendimiento de los trabajadores. H1 = está asociado el coeficiente intelectual y el rendimiento de los trabajadores. Tabla cruzada Coeficiente Intelectual*Rendimiento Recuento Coeficiente Intelectual

Bajo Medio Alto

Total

Deficiente 67 42 10 119

Rendimiento Regular 64 76 23 163

Bueno

Total 156 174 70 400

25 56 37 118

Medidas simétricas Error estándar Ordinal por ordinal N de casos válidos

Tau-b de Kendall

Valor ,281 400

a

asintótico

,042

a. No se presupone la hipótesis nula. b. Utilización del error estándar asintótico que presupone la hipótesis nula.

DECISIÓN: Como P = 0,000 < 0.05, se rechaza la H0 y se acepta la H1 CONCLUSION:

Significación b

T aproximada 6,590

aproximada ,000

Con un nivel de significancia del 5% pude afirmar que está asociado el coeficiente intelectual y el rendimiento de los trabajadores. Mientras mayor es el coeficiente intelectual de los trabajadores mayor es su rendimiento.

2. La siguiente tabla muestra la distribución de una muestra aleatoria de 400 truchas cafés de un gran río. Según la longitud y el sector donde fueron extraídas. Longitud de la trucha Bajo el promedio Promedio Sobre el promedio Total

Sector Bajo 25 56 37 118

Centro 64 76 23 163

Alto 67 42 10 119

Total 156 174 70 400

Pruebe la hipótesis de que existe alguna relación entre la longitud de las truchas y el sector del río donde fueron extraídas, usando un nivel de significación de 0.05. H0 = No existe alguna relación entre la longitud de las truchas y el sector del rio. H1 = existe alguna relación entre la longitud de las truchas y el sector del rio.

Tabla cruzada Longitud de las truchas*Sector Recuento Sector Centro

Bajo Longitud de las truchas

Bajo el promedio Promedio Sobre el promedio

Total

25 56 37 118

Alto

64 76 23 163

Total 67 42 10 119

156 174 70 400

Medidas simétricas Error estándar Ordinal por ordinal N de casos válidos

Tau-b de Kendall

Valor -,281 400

asintóticoa ,042

a. No se presupone la hipótesis nula. b. Utilización del error estándar asintótico que presupone la hipótesis nula.

DECISIÓN: Como P = 0,000 < 0.05, se rechaza la H0 y se acepta la H1

Significación T aproximadab -6,590

aproximada ,000

CONCLUSION: Con un nivel de significancia del 5% se pude afirmar que existe alguna relación positiva entre la longitud de las truchas y el sector del rio. Mientras mayor sea la longitud de truchas, mayor es su sector de rio.

1. El jefe de Marketing de la empresa KM S.A. desea convencer a la gerencia de que, por cada dólar que se invierte en publicidad, pueden esperar un aumento de 3 dólares al menos en las ventas. A tal efecto, presenta la siguiente información (en miles de dólares):

Gastos de publicidad (X) Ventas (Y)

5 16

7.2 23

6.3 24

4.2 22

5.4 12

6.8 28

Con un nivel de significancia de 5% ¿Se puede afirmar que existe una relación significativa entre los gastos de publicidad y las ventas? GRAFICO DE DISPERSION:

PRUEBA DE NORMALIDAD H0 = los datos se aproximan a una distribución normal H1 = los datos no se aproximan a una distribución normal α=0.05 Pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnova Estadístico Gastos de publicidad Ventas

,163 ,246

gl

Shapiro-Wilk Sig.

6 6

Estadístico

gl

Sig.

*

,962

6

,835

*

,944

6

,688

,200 ,200

*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. a. Corrección de significación de Lilliefors

DECISIÓN: • Para la variable gastos de publicidad (X), P = 0.835 > α, se acepta la hipótesis nula. • Para la variable Ventas (Y), P = 0.688 > α, se acepta la hipótesis nula. CONCLUSIÓN: Con un nivel de significancia del 5%, podemos afirmar que la variable gastos de publicidad y ventas se aproximan a una distribución normal.

CORRELACION DE PEARSON 1. H0: No existe correlación significativa entre los gastos publicitarios y las ventas (p = 0) H1: Existe correlación significativa entre los gastos publicitarios y las ventas (p 2.

≠0 )

α =0,05

Correlaciones Gastos de publicidad 3.

Gastos de publicidad

Ventas

Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N

1 6 ,520 ,290 6

Ventas ,520 ,290 6 1 6

DECISIÓN: Si P = 0,290 > α, se acepta la hipótesis nula

4. CONCLUSIÓN: Con un nivel de significancia del 5%, existe suficiente evidencia estadística para afirmar que no existe una correlación positiva y significante entre los gastos publicitarios y las ventas. 2. Una empresa realiza una prueba de aptitud a todos los nuevos representantes de ventas. La dirección de la empresa tiene interés en saber si existe relación entre las puntuaciones obtenidas en una prueba de aptitud y las ventas semanales. Se

seleccionó una muestra aleatoria de ocho representantes de ventas y se obtuvo los siguientes resultados

Ventas semanales Puntuación

10 12 28 24 18 16 15 12 55 60 85 75 80 85 65 60

¿Se puede concluir que existe una relación significativa entre las ventas semanales y la puntuación obtenida en la prueba de aptitud?

CUADRO DE DISPERSION

PRUEBA DE NORMALIDAD H0: Los datos se aproximan a una distribución normal H1: Los datos no se aproximan a una distribución normal α =0,05

Pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Estadístico gl Sig. Estadístico gl * Ventas semanales ,181 8 ,200 ,907 8 Puntuacion ,185 8 ,200* ,888 8 *. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. a. Corrección de significación de Lilliefors

Sig. ,337 ,225

Decisión:

 Para la variable Ventas semanales (x), P = 0,337 > α, se acepta la hipótesis nula  Para la variable Puntuación (y), P = 0,225 > α, se acepta la hipótesis nula Conclusión: Con un nivel de significancia del 5%, podemos afirmar que la variable ventas semanales y puntuación se aproxima a una distribución normal. CORRELACION DE PEARSON H0: No existe correlación significativa entre las ventas semanales y la puntuación (p = 0) H1: Existe correlación significativa entre las ventas semanales y la puntuación (p ≠0) α=0,05

Correlaciones Ventas semanales Ventas semanales

Correlación de Pearson

Puntuacion

Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson

1

Puntuacion ,775*

8 ,775*

,024 8 1

Sig. (bilateral) ,024 N 8 *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral). DECISIÓN: Si P = 0,775 > α, se acepta la hipótesis nula

CONCLUSIÓN:

8

Con un nivel de significancia del 5%, existe suficiente evidencia estadística para afirmar que no existe una correlación positiva y significante entre las ventas semanales y la puntuación.

3. El administrador de una importante empresa de comida rápida está interesado en conocer la influencia del clima organizacional sobre estrés de los trabajadores. Para saber los administró dos escalas, una que mide el clima organizacional y otra que mide el estrés, a un grupo de 10 trabajadores los puntajes obtenidos se muestran a continuación:

Clima Organizacional Estrés

61 2

41 15

56 9

40 12

50 11

55 10

62 1

57 7

60 3

59 5

Con un nivel de significancia de 5% ¿Se puede afirmar que existe una relación significativa entre clima organizacional y estrés?

GRAFICO DE DISPERSION:

PRUEBA DE LA NORMALIDAD

H0: Los datos se aproximan a una distribución normal

H1: Los datos no se aproximan a una distribución normal α=0,05

Clima

Pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Estadístico gl Sig. Estadístico gl ,245 10 ,090 ,841 10

Organizacional Estrés ,132 10 ,200* *. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. a. Corrección de significación de Lilliefors

,959

Sig. ,046

10

,779

DECISIÓN:

 Para la variable Clima organizacional (x), P = 0,046 > α, se acepta la hipótesis nula  Para la variable Estrés (y), P = 0,779 > α, se acepta la hipótesis nula CONCLUSIÓN: Con un nivel de significancia del 5%, podemos afirmar que la variable clima organizacional y estrés no se aproxima a una distribución normal. CORRELACION DE SPEARMAN H0: No existe correlación significativa entre clima organizacional y estrés (p = 0) H1: Existe correlación significativa entre clima organizacional y estrés (p ≠0) α=0,05 Correlaciones Clima Clima organizacional

Correlación de Pearson

organizacional 1

Estrés

Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson

10 -,899**

Sig. (bilateral) ,000 N 10 **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).

Estrés -,899** ,000 10 1 10

DECISIÓN: Si P = 0,000 < α, se rechaza la H0 y se acepta la H1 CONCLUSIÓN: Con un nivel de significancia del 5%, existe suficiente evidencia estadística para afirmar que existe una correlación positiva y significante entre el clima organizacional y el estrés.

4. Un investigador desea estudiar la relación que existe entre la edad y la fluidez semántica en niños menores de 10 años para esto seleccionó a un grupo de 15 niños y obtuvo los siguientes resultados Edad Fluidez

6

7

6

6

6

7

6

7

7

8

7

8

9

9

8

fonológica

10

7

6

9

6

12

6

10 11

6

9

12 16 12

8

Con un nivel de significancia del 5% ¿Se puede afirmar que existe relación significativa entre la edad y la fluidez fonológica en niños menores de 10 años? GRAFICO DE DISPERSION

PRUEBA DE LA NORMALIDAD H0: Los datos se aproximan a una distribución normal H1: Los datos no se aproximan a una distribución normal

α =0,05

Edad Fluidez

Pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Estadístico gl Sig. Estadístico gl ,217 15 ,056 ,862 15 * ,138 15 ,200 ,912 15

Sig. ,026 ,144

Fonológica *. Esto es un límite inferior de la significación verdadera. a. Corrección de significación de Lilliefors DECISIÓN: 

Para la variable Edad (x), P = 0,026 > α, se acepta la hipótesis nula



Para la variable Fluidez fonológica (y), P = 0,144 > α, se acepta la hipótesis nula

CONCLUSIÓN: Con un nivel de significancia del 5%, podemos afirmar que la variable edad y fluidez fonológica se aproxima a una distribución normal. CORRELACION DE SPEARMAN H0: No existe correlación significativa entre edad y fluidez fonológica (p = 0) H1: Existe correlación significativa entre edad y fluidez fonológica (p ≠0)

Correlaciones Fluidez Correlación de Pearson

Edad 1

Fonológica ,603*

Sig. (bilateral) N Fluidez Fonológica Correlación de Pearson

15 ,603*

,017 15 1

Edad

Sig. (bilateral) ,017 N 15 *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral). DECISIÓN: Si P = 0,603 > α, se la acepta hipótesis nula CONCLUSIÓN:

15

Con un nivel de significancia del 5%, existe suficiente evidencia estadística para afirmar que no existe una correlación positiva y significante entre la edad y fluidez fonológica....