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Videoconferencia CSL 15/12/2026 - Contenido educativo

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Subido el 16 de enero de 2026 por Elena A.

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Lo que estuvimos viendo la semana pasada. Que si os acordáis, terminamos el tema de estadística descriptiva, de estadística más pura, digamos, y empezamos con los test estadísticos. 00:00:00
Que si os acordáis, los utilizamos con diferentes objetivos. Por ejemplo, lo utilizamos mucho para comparar la precisión de dos métodos o para comparar la exactitud de dos métodos. 00:00:14
O lo utilizábamos también cuando teníamos una serie de datos en el laboratorio y no sabíamos si alguno de ellos lo teníamos que eliminar o no. Si realmente ese dato que discrepaba un poco era una cuestión de un fallo, ese dato no debería estar ahí o discrepa ligeramente, pero porque es inherente al proceso analítico y se corresponde con los errores aleatorios que pueda haber, por ejemplo. 00:00:30
Entonces, para hacer estas comparaciones y para evaluar, que muchas veces lo que decíamos, que vemos a ojo en el laboratorio y decimos, vale, he hecho cinco medidas y cuatro de ellas están muy cercanas entre ellas y la quinta es un punto superior. 00:01:00
Y ya nosotros a ojo quitamos ese valor. Entonces, lo que vamos a hacer con estos ensayos es quitar ese valor con criterio, porque a lo mejor nos lo tenemos que quedar. 00:01:17
Entonces, utilizábamos los ensayos de significación o de significancia y en todos, si os acordáis que lo planteamos, el procedimiento es el mismo. 00:01:27
Vamos a tener que calcular un parámetro, un estadístico, que luego vamos con una serie de valores en función del ensayo que estemos haciendo, una serie de fórmulas, una serie de ecuaciones. 00:01:38
Luego vamos a comparar ese valor que nosotros hemos calculado con un valor que está en una tabla correspondiente a ese ensayo en concreto. 00:01:50
Y después vamos a comparar el valor que hemos calculado con el de la tabla y vamos a ver cuál es mayor de los dos. 00:02:00
Si el que nosotros hemos calculado es menor, vamos a aceptar la hipótesis nula que nos decía que ese dato sí que nos pertenece y es de la población estadística y nos lo tenemos que quedar. 00:02:06
Si lo que nosotros hemos calculado es mayor, lo eliminamos. Y esto lo hacíamos, que no lo he dicho, perdonadme, lo vimos el otro día, con un contraste de hipótesis. 00:02:23
Y lo que hacíamos era plantear dos hipótesis, que son dos posibilidades, y después hacíamos estos cálculos para ver si aceptábamos la hipótesis que habíamos planteado inicialmente, 00:02:34
que se llama hipótesis nula, que se simboliza como H0, o la que nos vale, la que comprobamos, es la hipótesis alternativa, que es HA o H1. 00:02:46
Habíamos visto también que tenemos los valores reales y los valores predichos, y en función de lo que obtengamos podemos tener verdaderos positivos, 00:03:00
que es lo que normalmente y verdad de los negativos, que es lo que esperamos, que lo que nosotros predecimos sea la realidad. 00:03:08
Y luego también podemos tener falsos positivos y falsos negativos. 00:03:17
Esto para verlo fácil, pensar en test de farmacia, en test de embarazo, en test de detección del COVID. 00:03:21
¿Qué es un falso positivo? Que yo realmente estoy embarazada, pero el test me sale que no. 00:03:29
¿Y qué es un falso negativo? Que yo realmente no estoy embarazada pero al revés lo he dicho. El falso positivo es que yo no estoy embarazada y el test me dice que sí. Y el falso negativo es que yo sí estoy embarazada y el test me dice que no. 00:03:36
Por distintos motivos, por cuestión de que estadísticamente hay fallos, luego porque las concentraciones varían y en función de los límites de detección que haya puede estar muy en un umbral, etc. 00:03:49
Esto lo veremos, lo de los límites de detección y de cuantificación, lo veremos en el siguiente apartado, que es el de la recta de regresión, que probablemente lo habéis visto ya una parte con la optativa, los que la tengáis, la optativa de segunda, de instrumental o incluso en análisis instrumental los que estéis matriculados. 00:04:05
¿Vale? Entonces, recapitulando lo que os he comentado, pasos. A partir de los datos que tenemos se calcula el valor de un parámetro estadístico. Para ese parámetro se determina un valor crítico y depende de los grados de libertad, o sea, del número de datos que tengamos y del nivel de significación, que acordaos que era lo que queda fuera del intervalo de confianza. 00:04:27
Si tenemos el 95%, nuestro nivel de significación es un 5%, lo que queda para llegar hasta 100. Como lo solemos expresar en tanto por uno, es ese 5% dividido entre 100. Entonces, es 0,05. Es el más habitual, el 95%, pero también tenemos el 99%, que sería el nivel de significación del 1%, 1 entre 100, 0,01. 00:04:54
¿Vale? Comparamos el valor calculado, el que hemos calculado nosotros, con el valor del parámetro estadístico crítico y si el valor que nosotros hemos calculado es menor, se acepta la hipótesis nula. 00:05:22
Se considera que la diferencia no es significativa. Si el que hemos calculado es mayor, decimos que rechazamos la hipótesis nula, la diferencia es significativa, aquí utilizaríamos la hipótesis alternativa. 00:05:35
La nula, que es la primera que hemos planteado, no la aceptamos. 00:05:47
Y entonces, dentro de estos ensayos, los primeros que empezamos a ver fueron los de determinación de resultados anómalos. 00:05:53
Entonces, así visto la tabla puede ser un poco oleoso, pero luego la aplicación es muy sencilla. 00:06:01
Tenemos métodos basados en tablas y métodos basados en intervalos de confianza. 00:06:09
¿Qué hacemos con los métodos basados en tablas, que son los más utilizados? 00:06:14
Vamos a calcular un parámetro que en este ensayo, en el de la R de Grubbs, se calcula con esta fórmula. 00:06:19
La R es el valor del que dudamos menos la media dividido entre la desviación. 00:06:26
Y todo esto en valor absoluto, porque tiene que ser un número positivo, la R. 00:06:37
La Q, pues lo mismo, tenemos que calcular un parámetro que en este caso es el dato del que dudamos menos el que esté más cerca dividido entre el rango, que acordaos que es el dato mayor menos el dato menor. 00:06:42
Y luego teníamos los métodos basados en intervalo de confianza, que en estos no utilizamos tablas y son ligeramente distintos. 00:06:58
Entonces, vamos a ir viéndolos uno a uno para que sea más fácil con ejemplos. 00:07:04
Si os acordáis, cuando mirábamos para calcular el intervalo de confianza con la T de Student 00:07:08
Cuando nos íbamos a la tabla de la T, buscábamos por grados de libertad 00:07:15
Si teníamos 10 valores en la tabla de la T de Student, buscábamos n-1, 10-1, 9 00:07:21
En este caso, en el ensayo de Dixon y de Grooves, que son los que vamos a ver 00:07:30
Ahora, buscamos por el número de mediciones. Si yo he hecho 7 mediciones en el laboratorio, cuando me vaya mi tabla de Dixon o de Grubbs, busco el número 7, no busco el 6. Las tablas las tenéis subidas y son estas de aquí. 00:07:36
Son muy sencillas. Esta es la tabla de la Q de Dixon. Aquí tenemos, veis, el alfa, que es el nivel de significación, ¿vale? 0,05, 95%, ¿no? 0,01, 99%, 98%, 96%, 90%, ¿vale? 00:07:52
Tenemos distintos niveles de significación. Y aquí tenemos el número de valores. 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. 00:08:20
Entonces, si yo estoy analizando que yo he hecho 6 medidas de pH en el laboratorio y quiero saber si una de ellas discrepa y la tengo que eliminar o no, 00:08:28
al 95% ¿qué haría? Pues calcular mi estadístico y irme a la tabla aquí de 6 al 95%. 00:08:39
El dato que yo tomaría sería 0,625. Esta sería la Q tabulada en el caso de 6 datos al 95%. Si es al 99 ya no sería 0,625, sería 0,740. Por ejemplo, ¿vale? 00:08:49
Entonces, esta es la de Dixon y esta es la de Groove, que a veces lo veréis como R y a veces lo veréis como G, ¿vale? Las dos maneras son válidas. Lo mismo, aquí tengo la N, el número de datos que yo tengo en mi serie que estoy analizando y aquí tengo mi significación. 00:09:09
En esta tabla, por ejemplo, tengo solo el 95% y el 99%. 00:09:29
Entonces, vamos a ver cómo calculo yo estos estadísticos. 00:09:34
Vamos a empezar por el de Dixon, que es el más, más, más utilizado. 00:09:41
Lo podemos utilizar para números de datos que sean relativamente pequeños. 00:09:47
No lo puedo utilizar cuando tengo 50 datos. 00:09:51
Tengo un número de datos relativamente pequeño y uno de esos datos, solamente uno, porque estos test los utilizamos cuando tenemos un valor que discrepa, si tenemos más tendremos que ver ya qué hacemos, porque si yo he hecho cinco mediciones y dos las veo raras, a lo mejor me quedan solo tres, pues es que a lo mejor tengo que repetirlo todo. 00:09:54
¿Vale? Entonces es para evaluar un dato cuando tengo un dato que veo dudoso. Cuando tengo entre 3 y 10 datos, entonces calculo la Q. ¿Qué hemos dicho que es? El valor del dato del que dudo menos el que esté más cerca, por arriba o por abajo, ¿vale? El que esté más cerca en valor absoluto para que sea positivo y todo ello dividido entre el rango. 00:10:16
lo primero que tenemos que hacer es identificar el valor dudoso 00:10:40
después calculamos este parámetro Q 00:10:45
teniendo en cuenta todos los datos 00:10:49
incluyendo el que dudamos también 00:10:52
que lo hemos simbolizado como X asterisco 00:10:54
hemos calculado esta Q y ahora nos vamos a la tabla 00:10:57
y buscamos para nuestro número de datos 00:11:00
y el nivel de significación que queramos 00:11:03
la Q que hay en la tabla 00:11:05
Si el Q que nosotros hemos calculado es mayor que el que está en la tabla, rechazamos el valor. 00:11:07
Ese valor lo quitamos y ya no lo utilizamos en cualquier cálculo posterior que tengamos. 00:11:14
Si nos piden una media, un intervalo de confianza, ese valor es como si no existiese, lo tenemos que tachar. 00:11:19
Si yo tenía originalmente siete datos y me sale que el valor que estoy evaluando es discrepante, 00:11:24
ese dato lo tacho y yo a partir de ahora tengo seis datos. 00:11:34
¿Vale? Es como si no existiera. Entonces, vamos a hacer un ejemplo para verlo mejor. 00:11:37
Me voy a poner aquí y la pizarra está de aquí y creo que tengo un ejercicio por aquí. 00:11:43
Vale. Vamos a hacer este ejercicio. 00:11:54
Voy a ver si me habéis dicho algo. 00:12:01
¿La práctica aún no está subida? No, no está subida todavía 00:12:03
Vale, entonces 00:12:12
Vamos a hacer este ejercicio de aquí 00:12:14
No sé si lo veis bien así con... a ver, así no porque está fatal 00:12:20
Pero si coloco la pantalla partida bien, espero que... 00:12:23
¿Lo veis más o menos regular, no? 00:12:30
Sí, sí, se ve. 00:12:38
¿Se ve? Vale, pues estupendo. 00:12:39
Entonces, nos dice el ejercicio que tenemos un laboratorio, bueno, es la continuación de otro ejercicio, 00:12:41
esto os lo subiré para que practiquéis y hagáis todo, ¿vale? 00:12:46
El anterior es de la distribución normal, si queréis lo hacemos, pero bueno, como estamos con el siguiente tema, 00:12:48
entonces nos dice que un laboratorio ha llevado a cabo un análisis de conductividad de una muestra 00:12:56
y que ha realizado 7 repeticiones, o sea, ya sabemos que nuestra n es igual a 7, ¿vale? 00:13:02
Y nos dice que ha obtenido estos resultados, 414, 403, 419, 409, 414, 412 y 413. 00:13:18
Y voy a evaluar si hay que eliminar algún dato. 00:13:32
Entonces, ¿qué es lo primero que hago? 00:13:34
Pues lo primero que hago es identificar cuál es el dato del que tengo dudas. 00:13:36
Entonces, lo más fácil es ponérselos en orden. 00:13:40
Esto cada uno, bueno, podéis utilizar un poco el truco que queráis, pero lo más lógico es ponernos en orden. 00:13:44
403, 409, 412. 00:13:51
413, 414 y 419. No sé si me he comido alguno, no, no. 419. Tenemos 1, 2, 3, 4, 5 y 6. Me he comido uno. 00:14:02
El 13 está 00:14:21
El 2 00:14:24
El que, perdón 00:14:25
El 414 00:14:28
Se repite dos veces 00:14:30
Vale, perfecto 00:14:31
Vale, pues venga, lo voy a poner 00:14:34
Dos veces el 414 00:14:37
414 00:14:43
Y 419 00:14:46
Vale, tengo mis datos 00:14:49
Entonces, así ya, a simple vista 00:14:51
¿cuál veo que es el que está fuera de tendencia? Este de aquí, ¿verdad? El 403, porque realmente el 403 siempre tiene que ser o el mayor o el menor, 00:14:52
no puede ser uno de entre medias porque no tendría sentido que sea el que discrepa. Si yo represento esto, pues veo que el 403 es el que está más alejado de la media. 00:15:08
Si tenemos dudas y no sabemos si tenemos que evaluar este de aquí o este de aquí, lo tenemos tan fácil como hacer la media. Entonces, hacemos la media y decimos, vale, 403 más 409 más 412 más 413 más 414 más 414 más 419 y todo ello entre 7, ¿vale? 00:15:18
Voy a calcular la media, la hacemos con la calculadora, si la tenéis delante lo podéis hacer también. 00:15:43
403, 409, 412, 413, 414, 414, 419. 00:15:51
Y a mí me da que la media son 412. 00:16:02
La media de estos datos son 412. 00:16:08
Si yo hago la diferencia entre 412 y 403, me da 412 menos 403 son 9, ¿no? 00:16:11
Ahí estaba poniendo 409, son 9. 00:16:24
Si hago la resta de 419 menos 412 son 7, ¿no? 00:16:27
Entonces veo que este está más alejado. 00:16:35
O sea, que si alguno discrepa, lo primero que voy a hacer es evaluar este de aquí. 00:16:37
Entonces, ya tengo el dato identificado. Veo que es el 403. 00:16:42
¿Qué tengo que hacer ahora? Aplicar mi fórmula de la Q de Dixon, que os acordáis, que la acabamos de ver, que era 00:16:49
Ahora, la Q es igual a el valor absoluto de el valor del que dudo, que es 403, menos el valor más cercano, que en este caso es 409, y todo ello dividido entre el rango, que es el valor mayor menos el valor menor, 419 menos 403. 00:16:56
Y esto me da 403 menos 409, en valor absoluto son 6, dividido entre 419 menos 403, me da 0,375. 00:17:23
0,375. Esta es mi Q calculada. 00:17:44
¿Vale? Calculada. ¿Qué tengo que hacer ahora? Irme a las tablas. ¿Y qué tendré que buscar? Pues como me pedían en el ejercicio al 95 y al 99%, me piden que lo evalúe de las dos maneras. 00:17:49
Primero me voy a mi tabla y voy al 95%. ¿Para qué número de valores? N igual a 7. 00:18:03
Entonces, cojo mi tabla de la Q de Dixon. Las tenéis en el aula virtual, todas las tablas, ¿vale? 00:18:11
Pues si las queréis ir mirando mejor en vuestro ordenador. Y me voy a N igual a 7 al 95% y es 0,568. 00:18:19
La pizarra está aquí. La Q tabulada, la de las tablas, es 0,568. 00:18:30
¿Qué hago con este valor entonces con el 403? ¿Me lo quedo o lo tengo que eliminar? 00:18:47
Ahora, me lo quedaré, ¿no? Porque hemos dicho que ahora comparo y veo que mi Q calculada es menor que mi Q tabulada y, por lo tanto, acepto la hipótesis nula, H0, y el valor de 403 me lo quedo. 00:18:52
No lo tengo que eliminar, ¿vale? Me decía que lo hiciese. Esta es la Q tabulada para n igual a 7 al 95%, por lo que es lo mismo alfa igual a 0,05. 00:19:26
Ahora me decía también al 99, pues hago lo mismo, me voy a mi tabla y digo vale n igual a 7 00:19:43
y al 99% es 0,680, es más grande todavía, entonces al 99% pasa exactamente lo mismo 00:19:54
Que mi Q calculada es menor que mi Q tabulada y por lo tanto acepto la hipótesis nula y ese valor no lo tengo que eliminar, ¿vale? 00:20:07
Si lo hemos hecho todo bien, a ver si espero no haber hecho mal los cálculos, 4,09 menos 4,03 entre 4,19 menos 4,03 que me da 0,375, ¿no? 00:20:18
todo bien. Y con esto calcularía si alguno de estos valores es discrepante. ¿Cuáles 00:20:32
son los datos máximos que puedo hacer en Dixon? Aparte de lo que me indica que son 00:20:49
de 3 a 10 datos. Máximo 10 datos. No entiendo la pregunta. Si tú tienes una serie de valores 00:20:54
que son 20, no puedes utilizar este criterio. Y si te refieres a los datos máximos, solo puedes evaluar un dato cada vez, ¿vale? 00:21:01
Lo que hemos dicho, como lo utilizamos para evaluar series relativamente pequeñas, no puedes, Dani, ¿tú no ves la pantalla? ¿Las demás sí? 00:21:10
Sí, yo lo veo. 00:21:24
Ah, vale, vale. Lo que digo es que como son series de datos relativamente pequeñas, si tenemos dos que ya son dudosos es que nuestros datos no son de calidad. Entonces, lo haríamos una vez. 00:21:25
Bien, otro ejemplo que creo que tenemos aquí, bueno, lo tenemos, vamos a el de la Q de Dixon más o menos claro, ¿no? Es práctica, nos calculamos nuestra Q con esta fórmula de aquí, lo primero identificamos el valor dudoso, le restamos el más cercano y dividimos entre el rango recorrido y comparamos la Q de la tabla con la Q que hemos calculado. 00:21:37
Si la nuestra, la que hemos calculado, es menor, nos quedamos con el valor. 00:22:04
Si es mayor, lo eliminamos. 00:22:08
Entonces, vamos a ver el siguiente y así podemos hacer el mismo ejercicio que hemos hecho, pero con el test de groups. 00:22:10
Exactamente lo mismo. 00:22:17
Lo que tenemos que hacer es calcular el estadístico, compararlo con la tabla, con el que esté en la tabla, y ver cuál de los dos es mayor. 00:22:18
Si el nuestro es menor, el que hemos calculado, nos quedamos con el dato. 00:22:29
Si el nuestro es mayor, eliminamos el dato. ¿Vale? Entonces, en este caso, ¿cómo se calcula la G o la R de Grus? Hacemos también el valor absoluto porque estos parámetros siempre tienen que ser positivos. 00:22:33
lo veis en las tablas que todas tienen 00:22:48
los valores mayor que 0 00:22:50
buscamos 00:22:52
el dato del que tenemos dudas 00:22:54
menos la media de todos los datos 00:22:56
y lo dividimos entre la desviación 00:22:58
¿vale? y con eso ya hemos calculado la G 00:23:00
una vez que la tengo calculada 00:23:02
me voy otra vez a las tablas 00:23:04
y busco 00:23:06
en la G o en la R ¿vale? 00:23:08
para el valor 00:23:10
de significación que yo quiera 00:23:12
por defecto, acordaos que si no nos dicen nada 00:23:14
A ver si puedo esconder esto. Si no nos dicen nada, al 95%. Si nos dicen ya, nos pueden decir al 99%, pero lo más genérico, lo más habitual es al 95%. 00:23:16
Pues me voy a la columna del 95 para el número de datos que yo tenga, ¿vale? 00:23:31
Aquí se pueden utilizar unos pocos más, tampoco se puede utilizar con unos pocos más valores que Dixon, 00:23:37
pero lo mismo, con series de valores limitados, aproximadamente 15 valores, ¿vale? 00:23:47
Como mucho, pero lo podemos utilizar si tenemos 5, si tenemos 6, si tenemos 3 valores, ¿qué pasará? 00:23:52
Ahora, pues que si os dais cuenta es relativamente complicado si tenemos tres valores ver que hay una discrepante, ¿no? Por poder se puede, pero bueno, es menos, ¿cómo decirlo? Cuando calculemos nuestro parámetro va a ser difícil que esté por debajo de este valor, normalmente lo vamos a rechazar. 00:23:57
Si os dais cuenta, cuantos más datos tenemos, este parámetro se va haciendo más grande y como nosotros, para quedarnos el dato, lo que queremos es que el que nosotros calculamos sea menor, va siendo cada vez, entre comillas, más fácil aceptar el valor. 00:24:17
¿Vale? Entonces, con lo que nos tenemos que quedar, ¿cómo se calcula este parámetro? Lo que hemos dicho, identificamos el valor dudoso, calculamos la media y la desviación, teniendo en cuenta todos los datos, incluyendo el que estamos evaluando, el dudoso, el que no sabemos si nos lo queremos quedar o no. 00:24:31
Hacemos la media y la desviación, restamos el valor dudoso, le restamos la media y dividimos entre la desviación todo ello en valor absoluto y comparamos. 00:24:54
Entonces, como tenemos aquí ya los datos, vamos a hacerlo con los mismos datos que hemos utilizado para Dixon. 00:25:05
entonces, mira la media ya la habíamos calculado 00:25:12
así que la dejo ahí puesta 00:25:16
el valor del que dudamos es el mismo 00:25:17
porque da igual que yo lo evalúe con un criterio o con otro 00:25:20
que el valor del que tengo dudas es este 00:25:23
entonces, para calcular la G o la R 00:25:24
que os reitero que es lo mismo 00:25:30
tenemos que hacer el valor del que sospecho 00:25:33
lo referenciamos con un asterisco 00:25:36
menos el valor medio 00:25:39
dividido entre la desviación, ¿vale? 00:25:41
Entonces tenemos el valor del que dudamos, que es 403. 00:25:46
La media, como la hemos calculado antes, la tenemos aquí, ¿vale? 00:25:56
Si no lo hubiésemos calculado, la tendríamos que calcular. 00:25:59
Todo esto en valor absoluto. 00:26:02
Y ahora entre la desviación. 00:26:04
¿Cómo la hacemos? Pues con la calculadora, ¿vale? 00:26:06
Entonces vamos a ello. 00:26:09
Como tengo ya los datos metidos de antes, yo creo que la puedo hacer directamente, pero os dejo un par de minutos para que me digáis cuál es. 00:26:10
¿La tenemos alguna, la S? Vale, pero este valor que me estás dando no puede ser la desviación porque las desviaciones son positivas también. 00:26:59
Acordaos que es un parámetro que siempre va a ser positivo 00:27:11
Entonces yo creo que lo que me estás dando es el valor de la R 00:27:17
O sea, de la G, ya con los cálculos hechos 00:27:21
Pero lo mismo, acuérdate que está en valor absoluto 00:27:23
Y tiene que ser positivo, ¿vale? 00:27:25
Porque esto es positivo, porque está en valor absoluto 00:27:28
Y esto también 00:27:30
Entonces la S, en mi calculadora 00:27:31
Si lo he hecho todo bien, espérate que lo he borrado 00:27:34
Me da 4,96 00:27:37
¿Eso es la desviación poblacional o la desviación muestral? 00:27:40
Muestral, poblacional, escu, creo. 00:27:50
Vamos a poner un segundo el Excel y salimos de dudas. 00:27:53
Tenemos el valor 403, 409, a ver si nos lo sabemos ya de memoria. 00:27:58
4, 4, 0, 9, tenemos el 412, 413, 414, 414, 419 y le vamos a dar a la desviación estándar punto M que es la de la muestra y nos da 4,96 00:28:13
Y ahora le vamos a dar a la desviación estándar P, que es el de la población, ¿vale? 00:28:41
Que es esta de aquí. 00:28:49
Y la que queremos es la de la muestra, ¿no? 00:28:51
Que es la primera, esta de aquí. 00:28:54
Que es la que habías dicho, no sé quién ha hablado, pero era esta, ¿no? 00:28:56
Ese es igual a 4,967, ¿no? Redondeando. 00:29:02
Es igual a 4,967, ¿vale? 00:29:12
Pues tenemos entonces 403 menos 412 en valor absoluto, dividido entre 4,967. 00:29:21
Y esto nos da, ¿lo tenéis alguno? 00:29:30
entre 4,967 00:29:34
nos da 1,81 00:29:39
me sale a mí 00:29:41
1,81 00:29:42
lo he hecho bien 00:29:47
pues da lo mismo 00:29:50
1,81 00:29:51
entonces ahora me iría a mi tabla 00:30:00
sigo teniendo 7 valores 00:30:03
¿vale? 00:30:05
entonces me voy aquí 00:30:06
y veo que el 95% 00:30:08
la tabulada es 2,020. La tabulada al 95% para n igual a 7 es igual a 2,020. La que yo he 00:30:10
calculado es menor que la tabulada. Por lo tanto, según este criterio, lo mismo que 00:30:30
con el anterior. Acepto la hipótesis nula y, por lo tanto, el 403 me lo quedo. ¿Vale? 00:30:40
Habíamos dicho al 95 y al 99 lo mismo, ¿no? Este valor al 99 siempre va a ser más grande 00:30:50
que al 95. Entonces, si al 95 lo hemos aceptado, al 97 también, ¿no? 2,02 al 95%, 2,139 al 00:30:58
99%, ¿vale? Entonces, el procedimiento calculo. Depende de lo que me estén diciendo. Normalmente 00:31:10
se utiliza mucho, mucho el de la Q de Dixon, pero en un ejercicio me pueden pedir que evalúe 00:31:20
según distintos criterios, a distintos niveles de significación 00:31:24
y yo es lo que tengo que hacer, pues ver si este dato lo tengo que eliminar o no. 00:31:28
Vamos a ponernos en el caso, yo he calculado y he dicho que este dato me lo quedo. 00:31:33
Pues ahora, si a mí me piden expresar el resultado final con su intervalo de confianza, 00:31:38
¿qué tendré que hacer? 00:31:43
Acordaos que el intervalo de confianza es la media más menos t por s dividido entre raíz de n. 00:31:44
La media son 412 porque utilizo todos los datos. 412 más menos la TED Student. Ahora, cuando me vaya a la tabla de la TED Student, ¿dónde tengo que buscar? 00:31:54
Vamos a buscar la tabla. ¿Os acordáis? Tengo que buscar en la tabla de dos colas. ¿Por qué no está aquí la tabla? 00:32:12
sería n-1 00:32:22
n-1, efectivamente 00:32:32
entonces como tengo 7 datos 00:32:34
tengo que buscar en la tabla 00:32:35
que perdonadme, es que como tengo aquí 00:32:37
tantísimas cosas, no me sale en la sub... 00:32:38
ah, porque estoy en general, perdonadme 00:32:41
está dentro de la unidad 5 la tabla 00:32:43
me estaba 00:32:44
me estaba volviendo 00:32:46
loca aquí, vale, vale 00:32:48
entonces ahora en la unidad 5 00:32:50
que tenemos todas las tablas 00:32:52
aquí 00:32:54
Y ya estamos, puedo abrir la tabla de la T de Estiudet. 00:32:56
Vale, entonces ahora yo quiero calcular el intervalo de confianza, que es la media, más menos T por S dividido entre raíz de N. 00:33:05
Y justo lo que acabas de decir, quien haya hablado, que N menos 1 son 6, ¿vale? 00:33:15
Entonces, si lo quiero buscar al 95%, me voy aquí al 0,05, el T que yo tengo que utilizar sería 2,45, ¿vale? 00:33:23
O sea, este t más menos 2,45 por s, que ya lo he calculado, está aquí, 4,967 y dividido entre raíz de n, que es raíz de cuánto? De 7. 00:33:35
N es igual a 7, ¿vale? Entonces esto me da 2,45 por 4,967 dividido entre la raíz de 7 me da 4,5995. 00:34:02
Acordaos que el intervalo de confianza se expresa con una cifra significativa, ¿vale? 00:34:19
Entonces, 4,5999, ¿a qué lo redondearía? Para que tenga una cifra solo significativa. A 5, ¿no? Esto de aquí me da esta operación, esta operación de aquí me da 4,599, así que la redondeo a 5. 00:34:23
Mi resultado final sería 412 más menos 5, o sea, el intervalo entre 412 menos 5, que son 407, 00:34:53
y 412 más 5 que son 417. Este es el intervalo en el que están mis datos. Aquí no he puesto unidades porque aquí no tenía unidades, 00:35:19
Pero imaginaos que estos datos que me están dando me los dan en moles, en gramos partido por mililitro, en cualquier unidad que sea. 00:35:46
Yo tengo que, mi resultado final lo tendría que dar con esas unidades. 00:35:58
Aquí en este caso, como son valores adimensionales en principio, lo expresaría así. 00:36:02
Aunque no sé si en el ejercicio, vamos a volver a leerlo, nos está dando unidades. 00:36:08
no se está dando unidades, no se está dando microsiemens partido por centímetro cúbico 00:36:12
pues entonces mi resultado final sería esto 00:36:18
412 más menos 5 microsiemens partido por centímetro cúbico 00:36:21
porque son las unidades que tienen mis datos originales 00:36:29
entonces si me dijesen, te doy una serie de, he hecho unas medidas en el laboratorio 00:36:32
tengo una serie de datos, evalúa según este criterio 00:36:38
que puede ser Dixon o Grubbs, en un nivel de significación concreto, mira si tienes que eliminar algún valor y exprésame la media de mis datos con su intervalo de confianza. 00:36:42
En este caso haría esto. Ahora vamos a ponernos en otro caso. Imaginaos que este ejercicio ya estaría terminado, habíamos evaluado y hemos expresado nuestro resultado. 00:36:56
Ahora, imaginaos que voy a borrar esto y sigo teniendo 7 datos, sigo teniendo las mismas unidades y todo, pero ahora os voy a decir que mis valores son, este es el mismo que tenía, que era 409, y este valor de aquí es 397. 00:37:12
¿Vale? Yo esto ya lo veo y a priori sé que el 397 este se va a tener que ir fuera, ¿no? 00:37:42
Pero lo voy a analizar de todas formas para que se lo elimino sea con criterio. 00:37:48
Me hago lo mismo. ¿Cómo calculo la Q de Dixon? 00:37:52
El valor del que dudo menos el valor más cercano 00:37:56
dividido entre el valor mayor menos el valor menor, ¿no? 00:38:02
que es el rango y me sale que en este caso mi Q de Dixon son 409 menos 397 dividido entre 419 menos 397. 00:38:10
Me sale una Q de Dixon de 0,545, ¿vale? 0,545. 00:38:29
Nos acordamos de qué valor teníamos al 95% para n igual a 7. 00:38:41
en la Q de Dixon 00:38:48
uy, al límite 00:38:51
teníamos 0,568 00:38:53
y hemos dicho que tenemos aquí 545 00:38:57
pues de milagro lo aceptamos también 00:39:00
¿no? porque mi Q 00:39:02
calculada 00:39:05
es menor que la Q tabulada 00:39:08
que es 0,568 00:39:11
venga, pues como yo lo que quiero es que 00:39:14
lo eliminemos, vamos a poner en vez de 3,97, vamos a trampearlo y vamos a poner 3,95, a ver si así nos sale. 00:39:17
3,95. Vale, aquí tachamos el 3,97 y ponemos 3,95 y aquí lo mismo, ¿no? 3,95. 00:39:29
3,95 y 3,95 y entonces esto nos da 309 menos 3,95 entre 319 menos 3,95. 00:39:50
Ahora sí que sí me da 0,583, ¿vale? 0,583. Y ahora ya sí que sí está por debajo, ¿no? Sí, sí, vale. 0,583 es la Q que yo he calculado y al 95% para mí igual a 7 es 0,568. 00:40:21
Está ligeramente, la mía, la que yo he calculado, está ligeramente por encima, ¿no? La Q calculada, tabulada, perdón, es 0,568. 00:40:45
¿Qué me dice esto? Que como mi Q calculada es menor que mi Q tabulada, rechazo la hipótesis nula y por lo tanto elimino el valor discrepante, el valor del que tenía dudas, el valor discrepante. 00:41:00
¿Vale? Este dato, el 395, fuera, lo tacho y ahora es como si nunca hubiese existido, ¿vale? ¿Por qué digo esto? Porque es importante, porque yo ahora, ¿cuántos datos tengo? Yo ya no tengo 7 datos, yo ahora tengo 6, porque este dato ya no existe, ¿vale? Entonces, ahora mismo yo tengo 6 datos, ¿vale? 00:41:27
Y ahora lo mismo, te digo, vale, has evaluado esta serie de datos con el criterio de la Q de Dixon y has llegado a la conclusión de que ese dato hay que eliminarlo. 00:41:55
Tú preséntame los resultados finales del análisis con su intervalo de confianza correspondiente. 00:42:07
Tengo que hacer lo mismo, ¿no? Tengo que presentar mi x media más menos mi t por s dividido entre raíz de n. 00:42:16
¿Cuánto es mi x media? Lo tengo que calcular, ¿no? 00:42:32
Porque mi X media ahora es la X de estos valores de aquí. 00:42:40
El 395 no existe, lo ignoro, lo tacho, lo borro, lo rompo la hoja, o sea, no lo vuelvo a tocar. 00:42:45
Entonces ahora tendría que hacer, ¿cómo hago la media? 00:42:52
Pues haría 409 más 412 más 413 más 414 más 419 dividido entre 6 valores, ¿no? 00:42:54
1, 2, 3, 4, 5 y 6, dividido entre 6. 00:43:13
Y esto me da, lo hago con la calculadora, voy a meter otra vez los datos. 00:43:19
vale, y entonces ahora me doy el 409, 412, 413, 414, 414, 419 00:43:24
hago la media y me da que es 413,5 00:43:40
vale, x media es 413,5 00:43:46
Como lo tengo que expresar con los mismos decimales que mis datos originales y este número es impar, pues lo rendeo a 414, es mi media. 00:43:53
Ahora, ¿cómo calculo mi intervalo de confianza? Es 414 más menos t por s dividido entre raíz de n. 00:44:07
¿Cuánto es n? 00:44:20
raíz de 6 00:44:25
la S la tengo que calcular con mi calculadora 00:44:27
que como tengo ya los datos metidos 00:44:30
la S es 00:44:32
3,27 00:44:34
¿me sale a mí? 00:44:37
sí, 27,10,85 00:44:40
pero bueno 00:44:42
lo dejamos así 00:44:43
y ahora la T de student 00:44:45
¿qué hago? me voy a mi tabla de la T de student 00:44:47
y como estoy 00:44:49
al 95% y es 00:44:51
esto muy importante, siempre cuando 00:44:53
hablamos de intervalos de confianza es la de dos 00:44:55
colas, ¿vale? Que luego veremos la de una cola 00:44:57
pero ahora siempre esta de aquí 00:44:59
la cabecera de la tabla 00:45:01
entonces me voy al 00:45:03
95% y ¿dónde tengo que 00:45:05
buscar? 00:45:07
¿En qué fila? 0,05 00:45:09
0,05 00:45:11
es la columna, ¿no? 00:45:13
Esta de aquí, la tenemos ya fichada 00:45:16
porque es el 95%, ahora 00:45:17
¿en qué fila miro? 00:45:19
En la del 5. 00:45:21
En la del 5, justo, porque tenemos 6 datos, n-1 es igual a 5, así que tenemos que buscar en esta de aquí, ¿no? 00:45:23
2,57, perfecto, 2,57, pues ya lo tengo, hago 2,57 por 3,2710, dividido todo ello entre raíz de 6, 00:45:30
Y me sale 3,43. ¿A cuánto redondeo? Esto me sale... 00:45:53
6,4. 00:46:01
3,43 me sale. 00:46:03
¿A 3? ¿Por qué no? 00:46:07
3, perfecto. Lo tengo que dejar en una cifra significativa y como el siguiente número está más cerca del 0 que del 10 y no es un 5, redondeo al anterior, ¿no? 3. 00:46:12
Entonces, mi resultado final aquí sería, mi media es 414 más menos 3, y creo que las unidades eran microsiemens centímetro cúbico. 00:46:26
Y este sería mi resultado final, porque yo el primer valor este, como lo he eliminado, ya lo ignoro para el resto del ejercicio, ¿vale? 00:46:41
De eso se trata, en realidad, de que yo pueda expresar mi resultado final sabiendo si he tenido que eliminar un dato, ¿no? Entonces, si me sale según el estadístico que no lo tengo que eliminar, ok, lo utilizo, lo meto en la media, hago la desviación con él para hacer el intervalo de confianza, lo considero. 00:46:49
Pero si lo he eliminado, no existe. En vez de tener siete datos, tengo seis. Si tuviese diez datos y lo he eliminado, pues en vez de diez, tengo nueve. ¿Vale? Es lo único que tenéis que tener como muy, muy en la cabeza. Que una vez que lo eliminas, no hay que volver a considerarlo. ¿Vale? 00:47:08
Entonces, lo hemos hecho este con la Q de Dixon para no estar repitiendo tanto, pero si lo quisiésemos hacer con GRUS, ¿qué tendríamos que hacer? Pues calcular el estadístico, R o G, es igual al valor del que sospechamos, 00:47:24
menos la media de todos los datos, incluyendo el 3,95, porque estoy haciendo otra evaluación, es como si empezase de cero el ejercicio. 00:47:39
La media de todos estos datos contando con el 3,95 y dividido entre la desviación contando con todos esos datos, incluyendo el 3,95. 00:47:56
Ahora, calculo mi estadístico, me voy a la tabla para ver cuál es el valor que tengo ahí y hago exactamente lo mismo. 00:48:07
Si la R que yo he calculado es menor que la R de la tabla, me quedó el dato. 00:48:15
Acepto la hipótesis nula y me quedó el dato. 00:48:24
El dato, ok. Si el que yo he calculado es mayor que el que está en la tabla, rechazo. Rechazo la hipótesis nula y el dato lo elimino. 00:48:28
Dato lo elimino. ¿Vale? ¿Dudas sobre esto? A ver, que me ponga aquí. 00:48:48
Por favor, tengo una pregunta. 00:49:02
Sí, cuéntame. 00:49:05
¿Suelen coincidir siempre Grooves y Dixon o…? 00:49:07
A ver, coinciden muchas veces, pero sí que hay veces que con uno de los criterios no eliminas el dato por muy poquito y con el otro sí. A lo mejor con uno con una significación del 95 lo eliminas y con el otro con una del 99 te lo quedas. 00:49:11
Pero normalmente se hace solamente uno, ¿vale? 00:49:30
Aquí como es para practicar y son ejercicios, digamos, falsos, vamos, falsos, 00:49:32
que están puestos para que los hagamos y practiquemos, estamos haciéndolo con varios. 00:49:37
Pero normalmente se coge un criterio, que es lo que te digo, 00:49:42
normalmente el más habitual es de la QTDIC, son las 95 y se evalúa con S, se evalúa una vez, ¿vale? 00:49:45
Lo que sí que muchas veces, muchas, muchas veces sale distinto 00:49:51
es cuando utilizamos los test que están basados en los intervalos de confianza. 00:49:57
Ahora mismo hemos analizado estos de aquí, los de las tablas, que son el de Gruss y el de Dixon. 00:50:02
El más utilizado es el de Dixon y es el menos restrictivo. 00:50:09
Si te sale en el de Dixon que lo rechazas, en el de Gruss también lo vas a rechazar, 00:50:12
porque es más restrictivo, o sea, más permisivo. 00:50:20
Si te sale en este que lo aceptas, en el de groups puede que lo aceptes o puede que lo rechaces. Pero bueno, son digamos realistas porque estos de aquí, los basados en el intervalo de confianza, que ahora los veremos, hacemos ahora la siguiente parte con ellos, sí que es verdad que son muy restrictivos, son muy estrictos y es difícil quedarte con tu dato. 00:50:23
O sea, si tienes un dato discrepante, con estos criterios casi siempre lo tienes que acabar eliminando. Y con el de Dixon, pues depende. Y con el de Gruss también hay veces que te lo quedas. 00:50:48
Entonces, lo único importante, bueno, lo único no, pero lo más importante que os tenéis que quedar es que estos métodos que hemos utilizado, que están basados en tablas, 00:51:00
Cuando nosotros calculamos el estadístico y hacemos nuestras comparaciones y metemos los datos en la calculadora, lo hacemos con todos los datos que tenemos, incluyendo el dato del que tenemos dudas. 00:51:10
En cambio, estos métodos de aquí, los que están basados en intervalos de confianza, no metemos, cuando hacemos los cálculos, nunca metemos el resultado sospechoso. 00:51:24
¿Vale? Si yo tengo que calcular una media, quito el resultado del que tengo dudas y hago la media, ¿vale? Para hacer la comparación y luego ya decido si el dato me lo quedo o no me lo quedo. 00:51:36
Pero para hacer los cálculos, igual que ahora lo hacíamos con todos para calcular la R y la Q, cuando utilicemos estos métodos no utilizamos el dato del que dudamos, ¿vale? 00:51:47
Y estos de aquí se utilizan mucho menos. ¿Por qué? Porque son mucho más restrictivos. Este de aquí, el 2,5D, tiene que ser una diferencia muy mínima entre los datos para aceptarlo. 00:52:00
¿Vale? ¿Cómo es el procedimiento en estos? Pues lo que hacemos es un intervalo de valores que lo calculamos con distintas fórmulas según cuál sea el test que estamos utilizando y si nuestro dato cae dentro de esos valores, dentro de ese intervalo, dentro de ese margen que hemos establecido, nos lo quedamos. 00:52:14
Si cae fuera, está fuera y lo eliminamos. Entonces, de esto vamos a verlo un poco por encima porque lo que os digo se utiliza menos, pero bueno, como podemos hacer algún ejercicio ya que tenemos los datos. 00:52:38
Entonces, vamos a ello. Recordatorio a lo que os acabo de decir, si utilizamos los métodos basados en intervalo de confianza, no se utiliza el valor sospechoso. 00:52:52
si utilizamos los métodos basados en tablas 00:53:05
para realizar los cálculos 00:53:10
si utilizamos el valor sospechoso 00:53:11
los cálculos previos, los cálculos de evaluar 00:53:13
luego en ambos es común 00:53:16
que si rechazo el dato 00:53:18
lo rechazo para siempre, lo tacho 00:53:19
y tengo un valor menos 00:53:21
y si acepto el dato me lo quedo 00:53:23
y ya está 00:53:26
eso es común a los dos tipos de métodos 00:53:26
criterio 2S 00:53:30
esa es la desviación 00:53:33
La desviación que estamos calculando siempre, desviación típica, desviación estándar. Entonces, no utilizamos para calcular la S el valor que consideramos sospechoso, hacemos el intervalo, que es la media de los datos sin el valor sospechoso, más menos dos veces la desviación estándar. 00:53:35
Si nuestro valor sospechoso está dentro de ese intervalo, nos lo quedamos. Si no, lo rechazamos. Entonces, por ejemplo, si volvemos al caso que teníamos planteado, que es este de aquí, pero bueno, el anterior, que era más o menos, este es muy obvio que va a salir que no. 00:54:01
Pero bueno, vamos a hacerlo con unos datos nuevos. Si tenemos, por ejemplo, los que teníamos al principio, que si no recuerdo mal, que eran los que hemos aceptado, eran el 403. 00:54:24
No sé si voy a ponerlos exactamente, pero bueno, 409, 412, 413, 414, 414, 419, ¿no? Era así. 00:54:47
Teníamos n igual a 7 y he puesto 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6 y 7, ¿vale? 00:55:03
Y habíamos hecho con la Q de Dixon y con la R de Brooks y en ambos casos este valor, el 403, que es nuestro valor sospechoso, el valor que no sabemos si nos tenemos que quedar o no, con esos dos tests en ambos lo habíamos aceptado. 00:55:09
Ahora vamos a ver qué pasa con el D2S. Este se suele aplicar de todas formas a series grandes de números, cuando tenemos muchos datos y lo que os digo, que tampoco lo aplicamos tanto. 00:55:25
Entonces, tengo que calcular, para poder hacer este intervalo, la media y tengo que calcular la desviación, ¿no? 00:55:39
Esto lo calculo con la calculadora, pero este dato, este 403, no lo incluyo. 00:55:46
Yo hago la media y la desviación de estos valores de aquí. 00:55:52
Entonces, ¿cuánto me da? Pues lo voy a hacer. 00:55:57
Hacedlo vosotros también con la calculadora y así practicáis. 00:55:59
Entonces, 400... Tengo 6 datos para hacer la media y la desviación. 00:56:03
El 409, 412, 413, 414, 414 y 419. 00:56:08
Y mi media es 413,5. 00:56:22
¿Lo habíamos calculado antes? ¿Puede ser? 00:56:26
Ah, sí, claro, porque habíamos eliminado el dato. 00:56:29
Ya la teníamos hecha. 413,5 que redondeamos a 414. 00:56:31
Y la S, perdón, esa sería 3,27, 3,27, pues a ver, no lo he hecho, pero es la misma que hemos hecho antes, era eso, ¿verdad? 00:56:37
Aquí en la muestral también, siempre en la muestral, sí, sí, 3,27, vamos siempre en estos casos, ¿vale? 00:56:49
Entonces, nuestro intervalo sería la media más menos 2s, o sea, 414 más 2 por 3,27, que es igual a 6,2 por 3,27, 6,54. 00:56:57
Entonces, que lo vamos a redondear, bueno, podríamos haber redondeado al final, si os digo la verdad, pero bueno, lo dejamos así, lo redondeamos a 7, ¿no? 00:57:23
Entonces, es mi media es igual a 414 menos 7, 414 más 7, ¿no? Ese es el intervalo, que es igual a 414 menos 7 son 407 y 414 más 7 son 421, ¿no? 00:57:38
Este es el intervalo que yo he calculado con este criterio, entre 407 y 421. 00:58:00
¿403 está aquí dentro? No, no, está por debajo de este intervalo, no está dentro de este intervalo. 00:58:13
Pues el 403, según este criterio, lo elimino. 00:58:20
según este criterio 00:58:23
igual que con la Q de Dixon y con Gruss 00:58:29
el 403 si lo aceptaba 00:58:32
en este caso lo elimino 00:58:34
a ver, que susto, pensé que no lo había dado a grabar 00:58:38
me ha venido el... 00:58:41
perdona, que según el criterio este de 2S 00:58:43
el 403 lo elimino, cuando yo quiera calcular la media 00:58:46
¿cuál será? pues ya la tengo hecha 00:58:50
como la he calculado ya sin este, será 00:58:52
404 00:58:55
414, perdón 00:58:56
más menos 00:59:00
t por s entre raíz de n 00:59:02
que es lo que habíamos calculado antes 00:59:03
que era 00:59:05
esto de aquí, ¿verdad? 00:59:06
sí 00:59:11
414 00:59:14
más menos 3 00:59:17
y este es mi resultado 00:59:18
si estoy utilizando lo mismo de antes 00:59:22
pues las mismas unidades, partido por centímetro al cubo. 00:59:24
Entonces, en este, que veis que es más restrictivo porque en el otro lo aceptaba y en este lo rechazo, 00:59:33
el procedimiento es calcular la media y la desviación sin tener en cuenta el valor del que dudo 00:59:39
Y luego ver si, según esta fórmula, el intervalo que yo creo, el valor dudoso cae dentro de ese intervalo o cae fuera. En este caso cae por debajo. Si el valor dudoso fuese 410, está entre 407 y 421, lo aceptaría. 00:59:48
Pero como es 403, que está por debajo, lo rechazo. Y vamos, es un poco tarde, pero bueno, lo miramos y si no el próximo día hacemos ejercicio. 01:00:05
Este es el criterio 2S y nos quedan el 2,5D y el 4D. Estos dos son iguales, se calculan igual, solo que uno se multiplica luego por 2,5 y otro se multiplica luego por 4. 01:00:21
Entonces, estos utilizan un criterio que hacemos un intervalo de confianza, igual que hemos hecho con el 2S, pero en este caso lo hacemos con la desviación media. 01:00:33
¿Qué es la desviación media? Es la distancia que hay entre cada uno de nuestros valores y la media dividido entre el número de valores que hay. 01:00:46
Y para calcular la media y la desviación media, lo mismo que en el caso anterior, no utilizamos el dato sospechoso, no utilizamos el resultado dudoso. 01:00:58
Entonces, la n, como vamos a hacer la desviación media, que va a ser el primer valor menos la media, el segundo valor menos la media, el tercero menos la media, así con todos los datos que tengamos menos el sospechoso. 01:01:09
Entonces, la n será el número de datos menos el sospechoso. Y hacemos lo mismo, si el resultado sospechoso está dentro de este intervalo que hemos calculado, nos lo quedamos, se acepta, está dentro del intervalo. 01:01:21
Si está fuera, se rechaza. Y este de aquí es el más restrictivo de todos. Este es el que es más probable rechazar el voto. Este es 2,5D. 4D es lo mismo, pero el intervalo es la media más menos cuatro veces esta desviación media. 01:01:35
En el anterior era dos veces y media este cálculo de aquí y en este de aquí es cuatro. 01:01:58
Este es menos restrictivo, ¿no? Porque tenemos un intervalo más grande. 01:02:04
O sea, este número lo multiplico por un número mayor. 01:02:07
Y lo mismo, si mi resultado dudoso cae entre medias, lo acepto y si mi resultado dudoso cae fuera, lo rechazo. 01:02:11
¿Vale? 01:02:20
Entonces, ¿dudas sobre esto? 01:02:22
¿Estos dos últimos también son para grupos pequeños de datos? 01:02:28
No, estos se pueden utilizar en grupos de, siempre que sean de más de cuatro datos, pero ten en cuenta que no tenemos la limitación de tener la tabla. 01:02:33
Aquí, en los de Grubbs y Dixart, tenemos unas tablas que están tabuladas hasta un cierto número de valores. 01:02:46
Aquí realmente lo podríamos hacer con series de datos mayores porque no tenemos una limitación. Pero como os digo, estos de aquí se utilizan bastante menos. No sé si en algunas industrias que tienen que ser muy precisas, que los márgenes de error están más establecidos, que tienen que ser menores. 01:02:55
pero nosotros en general los que más vamos a aplicar son estos de aquí, los de Grooves y Dixon. 01:03:15
De todas formas, esto lo tenéis en el aula virtual en vuestros apuntes, no en los que subo yo, en los que tenéis ya vuestros. 01:03:26
Que bueno, los míos estos, ahora os abro este lote de diapositivas en el que tenéis este ejercicio, 01:03:32
que es lo primero que vamos a hacer el próximo día. 01:03:42
Vamos a hacerlo cuando comencemos la clase y así recapitulamos todo lo que hemos visto hoy 01:03:45
de los ensayos de Dixon, de Rubes, para los niveles de significación que sea, 01:03:53
los ensayos basados en intervalo de confianza, etc. 01:03:57
Voy a cortar. 01:04:02
Materias:
Química
Niveles educativos:
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  • Formación Profesional
    • Ciclo formativo de grado superior
      • Segundo Curso
Subido por:
Elena A.
Licencia:
Todos los derechos reservados
Visualizaciones:
1
Fecha:
16 de enero de 2026 - 11:00
Visibilidad:
Clave
Centro:
IES LOPE DE VEGA
Duración:
1h′ 04′ 04″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1280x720 píxeles
Tamaño:
214.65 MBytes

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