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El '''test exacto de Fisher'''<ref>{{cita publicación| apellido=Fisher | nombre=R. A. | enlaceautor= Ronald Fisher | año=1922 | título=On the interpretation of χ<sup>2</sup> from contingency tables, and the calculation of P |publicación=[[Journal of the Royal Statistical Society]] | volumen=85 | número=1 | páginas=87–94 | doi=10.2307/2340521| jstor=2340521}}</ref><ref>{{cita libro| last1=Fisher | first1=R.A. | año= 1954 | título=[[Statistical Methods for Research Workers]] | editorial=Oliver and Boyd| isbn=0-05-002170-2 |
El '''test exacto de Fisher'''<ref>{{cita publicación| apellido=Fisher | nombre=R. A. | enlaceautor= Ronald Fisher | año=1922 | título=On the interpretation of χ<sup>2</sup> from contingency tables, and the calculation of P |publicación=[[Journal of the Royal Statistical Society]] | volumen=85 | número=1 | páginas=87–94 | doi=10.2307/2340521| jstor=2340521}}</ref><ref>{{cita libro| last1=Fisher | first1=R.A. | año= 1954 | título=[[Statistical Methods for Research Workers]] | editorial=Oliver and Boyd| isbn=0-05-002170-2}<ref>{{cita publicación| apellido=Agresti | nombre=Alan | año=1992 | título=A Survey of Exact Inference for Contingency Tables |publicación =Statistical Science | volumen=7 | number=1 | páginas=131–153 | doi=10.1214/ss/1177011454 | jstor = 2246001}}</ref> es una prueba de [[significación estadística]] utilizada en el análisis de tablas de contingencia. Aunque en la práctica se emplea cuando los tamaños de muestra son pequeños, también es válido para todos los tamaños de muestra. Lleva el nombre de su inventor, [[Ronald Fisher]], y es una de una clase de pruebas exactas , llamadas así porque el significado de la desviación de la hipótesis nula se puede calcular con exactitud, en lugar de basarse en una aproximación que se hace exactamente en el límite el tamaño de la muestra crece hasta el infinito, como con muchos otros análisis estadísticos. Fisher se dice que ha ideado la prueba conocida como la [[mujer saboreando té]] después de un comentario de [[Muriel Bristol]], que decía ser capaz de detectar si el té o la leche se habían añadido primero en su taza. |
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==Objeto y ámbito de aplicación== |
==Objeto y ámbito de aplicación== |
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Revisión del 17:44 3 feb 2018
El test exacto de Fisher[1]Error en la cita: Error en la cita: existe un código de apertura <ref> sin su código de cierre </ref> es una prueba de significación estadística utilizada en el análisis de tablas de contingencia. Aunque en la práctica se emplea cuando los tamaños de muestra son pequeños, también es válido para todos los tamaños de muestra. Lleva el nombre de su inventor, Ronald Fisher, y es una de una clase de pruebas exactas , llamadas así porque el significado de la desviación de la hipótesis nula se puede calcular con exactitud, en lugar de basarse en una aproximación que se hace exactamente en el límite el tamaño de la muestra crece hasta el infinito, como con muchos otros análisis estadísticos. Fisher se dice que ha ideado la prueba conocida como la mujer saboreando té después de un comentario de Muriel Bristol, que decía ser capaz de detectar si el té o la leche se habían añadido primero en su taza.
Objeto y ámbito de aplicación
La prueba es útil para los datos categóricos que resultan de clasificar los objetos en dos formas diferentes, se utiliza para examinar la significación de la asociación (de contingencia) entre los dos tipos de clasificación. Así en el ejemplo original de Fisher, uno de los criterios de clasificación podría ser si la leche o el té fue puesto en la copa primero, y el otro podría ser si el Dr. Bristol piensa que la leche o el té se puso primero. Queremos saber si estas dos clasificaciones están asociados —es decir, si el Dr. Bristol puede realmente decir si la leche o el té se vierte en el primero—. La mayoría de los usos de la prueba de Fisher implican, como en este ejemplo, una tabla de 2×2 de contingencia. El valor de p de la prueba se calcula como si los márgenes de la tabla son fijos, es decir, como si, en el ejemplo de degustación de té, la Dr. Bristol sabe el número de tazas con cada tratamiento (leche o té primero) y por lo tanto proporcionará conjeturas con el número correcto en cada categoría. Como se ha señalado por Fisher, esto conduce bajo una hipótesis nula de independencia a una distribución hipergeométrica de los números en las celdas de la tabla.
Referencias
- ↑ Fisher, R. A. (1922). «On the interpretation of χ2 from contingency tables, and the calculation of P». Journal of the Royal Statistical Society 85 (1): 87-94. JSTOR 2340521. doi:10.2307/2340521.