Descripción de la función prueba.Z de Excel

Seleccione idioma Seleccione idioma
Id. de artículo: 828296 - Ver los productos a los que se aplica este artículo
Expandir todo | Contraer todo

En esta página

Resumen

Este artículo describe la función prueba.Z en Microsoft Office Excel 2003 y en versiones posteriores de Excel. Este artículo describe cómo se utiliza la función y compara los resultados de prueba.Z en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel con los resultados de prueba.Z en versiones anteriores de Excel.

Más información

La función prueba.Z (matriz, µ0, sigma) se utiliza para pruebas de hipótesis cuando observaciones en el ejemplo se supone que proceden de una distribución normal con una desviación estándar conocida, sigma. Si la hipótesis nula es tal que la media de esta distribución normal es µ0, a continuación, para obtener un ejemplo de tamaño n, en esta hipótesis nula, el promedio de muestreo tiene una distribución normal con significa µ0 y sigma/SQRT(n) desviación estándar. PRUEBA.Z devuelve la probabilidad de que una variable aleatoria normal con esta distribución se realizará en un valor mayor que la media observada de la muestra correspondiente a en el ejemplo de matriz.

Si se omite sigma, prueba.Z utilizará muestra, STDEV (Array) en su lugar.

Sintaxis

ZTEST(array, µ0, sigma)
Nota La matriz contiene datos numéricos, µ0 es un número real y sigma (si incluido) es un número positivo. Si se omite sigma, se utiliza la muestra, DesvEst (matriz). En este caso, los datos de la matriz deben ser tal que muestra, STDEV (Array) es positivo. Se trata de una suposición inocuo razonablemente que se cumple a menos que cada entrada de la matriz tenga el mismo valor.

Ejemplo de uso

Para comprobar cómo funciona la función prueba.Z, suponga que las puntuaciones de inteligencia cociente (IQ) siguen una distribución normal con una desviación estándar de 15 y que revise IQs para obtener un ejemplo de los nueve alumnos en su colegio local.

Para ilustrarlo, cree una hoja de cálculo de Excel en blanco y copie la tabla siguiente. Seleccione la celda A1 de la hoja de cálculo de Excel en blanco y pegue las entradas de forma que la tabla rellene A1:D20 de celdas en la hoja de cálculo.
Contraer esta tablaAmpliar esta tabla
matrizmu0Sigma
11010015
115
120
95
110
105
90
105
125
para cara prueba:para la prueba de dos caras
=AVERAGE(A2:A10)
=ZTEST(A2:A10,B2,C2)= 2 * MIN (ZTEST (A2:A10, B2, C2), 1 - ZTEST(A2:A10,B2,C2))
= 1 - NORMSDIST((AVERAGE(A2:A10) - B2)/(C2/SQRT(COUNT(A2:A10))))
con sigma supone desconocido:
=STDEV(A2:A10)
=ZTEST(A2:A10,B2)= 2*MIN(ZTEST(A2:A10,B2), 1 - ZTEST(A2:A10,B2))
= 1 - NORMSDIST((AVERAGE(A2:A10) - B2)/(STDEV(A2:A10)/SQRT(COUNT(A2:A10))))
Después de pegar la tabla en la nueva hoja de cálculo Excel, haga clic en el botón Opciones de pegado y después haga clic en Asignar formato de destino . Con el rango pegado todavía seleccionado, utilice uno de los procedimientos siguientes, según la versión de Excel que esté ejecutando:
  • En Microsoft Office Excel 2007, haga clic en la ficha , haga clic en formato en el grupo de celdas y haga clic en Ajustar ancho de columna .
  • En Excel 2003, elija columna en el menú formato y, a continuación, haga clic en Autoajustar a la selección .
Los datos de IQ para los nueve alumnos reciben en a2: A10, µ0 es de B2 y sigma es en C2. En primer lugar, suponiendo que conocer (y, por lo tanto, se utilizará) el valor de sigma, el valor devuelto por prueba.Z de la prueba a una cara (o una cola) es en la celda A14. El valor de IQ medio, que se muestra en A13 es 108.333.

PRUEBA.Z se confirma que si el true Media de la distribución normal subyacente desde el que se dibujaron todos los alumnos nueve IQs es 100 y la desviación estándar es true es 15, una media de muestra es mayor que produciría 108.333 con probabilidad 0.0478. Por lo tanto, si antes de dibujar en el ejemplo tenía establecido un nivel de significación de 0,05 para esta prueba una cola, se podría rechazar la hipótesis nula en favor de la cara alternativa que la media es true de la distribución subyacente desde la que se dibuja nuestro ejemplo es mayor que 100.

Celda A15 muestra cómo prueba.Z se calcula cuando se supone que se conoce que sigma. Si se llama a ZTEST(array, µ0, sigma), prueba.Z devuelve
1 - NORMSDIST((AVERAGE(array) - µ0)/(sigma/SQRT(n)))
donde n es el número de observaciones en el ejemplo.

Celdas A17:A20 proporcionar resultados en el caso donde sigma se supone que no se conoce el valor (y se omite el tercer argumento opcional para prueba.Z). En este caso, Excel calcula muestra, STDEV (Array) se muestra en A18 y utiliza esta cantidad en lugar de sigma. Celda A19 muestra los resultados de prueba.Z con el tercer argumento que se omite. Observe que la probabilidad de la hipótesis nula de un valor superior de la media de muestreo es aproximadamente un cuarto del valor en el caso donde se conoce sigma. Esto ocurre porque la desviación estándar de la era 11.18, inferior a 15. Dividiendo estas cantidades SQRT (tamaño de ejemplo) = SQRT(9) = 3 da 3.73 y 5, respectivamente. La media observada de la muestra es 8.333 unidades por encima de la hipótesis µ0 = 100 y 8.333/3.73 es aproximadamente 2, mientras que 8.333/5 es 1.67. La probabilidad de que una variable aleatoria normal estándar supera 2 es aproximadamente un cuarto la probabilidad que supera 1.67.

PRUEBA.Z está diseñado para dar un resultado de una cola, la probabilidad de que se produciría una media de muestra mayor que el observado bajo la hipótesis nula. PRUEBA.Z se puede adaptar para dar un resultado de dos colas, la probabilidad de que se produciría una media de muestra más alejada de en cualquier dirección de la media observada de la muestra µ0 bajo la hipótesis nula. Para responder a esta pregunta, puede utilizar la siguiente fórmula que implican prueba.Z cuando sigma se supone conocida:
= 2 * MIN (prueba.Z (matriz, µ0, sigma); 1 - prueba.Z (matriz, µ0, sigma))
Todavía puede realizar una prueba de dos colas cuando sigma se supone desconocido utilizando:
= 2 * MIN (prueba.Z (matriz, µ0); 1 - prueba.Z (matriz, µ0))
Las celdas D14 y D19 muestran estos dos resultados.

Resultados en versiones anteriores de Excel

No se cambió el código para prueba.Z para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel. Sin embargo, puesto que prueba.Z llama eficazmente a DISTR.NORM.ESTAND cuando calcula el resultado, la precisión de prueba.Z se basa principalmente en la precisión de DISTR.NORM.ESTAND.

Se ha mejorado la precisión de DISTR.NORM.ESTAND en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel. En las versiones anteriores de Excel, se utilizaba un único procedimiento de cálculo para todos los valores de z. resultados eran básicamente una precisión de siete posiciones decimales. Esto es más suficiente para los ejemplos más prácticos.

Para obtener más información acerca de DISTR.NORM.ESTAND, haga clic en el número de artículo siguiente para verlo en Microsoft Knowledge Base:
827369Funciones estadísticas de Excel: DISTR.NORM.ESTAND

Resultados en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel

El procedimiento para DISTR.NORM.ESTAND en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel utiliza dos procedimientos de cálculo diferentes, dependiendo del valor de z. El primero es de z entre -5 y + 5. La segunda es para valores de z en el extremo izquierdo o derecho colas, por debajo de-5 o por encima de + 5. Precisión se ha mejorado para todos los valores porque, en el intervalo de valores de z donde se utilizaba cada uno, estos dos métodos eran ambos superior al método único utilizado en versiones anteriores de Excel. Precisión típica es ahora de 14 a 15 posiciones decimales.

Conclusiones

Hay algunas ocasiones en que podría petición precisión en prueba.Z que es mejor que siete posiciones decimales. En tales ocasiones, la versión de DISTR.NORM.ESTAND en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel provocará prueba.Z proporcionar un rendimiento superior. En todos los otros cálculos que implican prueba.Z, no debería observar una diferencia entre las versiones posteriores de Excel y versiones anteriores de Excel.

Al realizar una prueba de hipótesis, debe establecer un nivel de significación antes de la prueba. Niveles de importancia típicos son 0,05, 0,01 o 0,001. Después de que se recopilan los datos, puede ejecutar prueba.Z para determinar si la hipótesis nula debe rechazarse porque el valor de prueba.Z es por debajo del límite de nivel de importancia.

Es difícil imaginar que más de siete posiciones decimales de precisión en prueba.Z sería necesarios para esta determinación a menos que ha iniciado con un nivel de importancia muy pequeño, como 0.00000001.

Propiedades

Id. de artículo: 828296 - Última revisión: jueves, 18 de enero de 2007 - Versión: 2.2
La información de este artículo se refiere a:
  • Microsoft Office Excel 2007
  • Microsoft Office Excel 2003
Palabras clave: 
kbmt kbexpertisebeginner kbformula kbfuncstat kbfunctions kbinfo KB828296 KbMtes
Traducción automática
IMPORTANTE: Este artículo ha sido traducido por un software de traducción automática de Microsoft (http://support.microsoft.com/gp/mtdetails) en lugar de un traductor humano. Microsoft le ofrece artículos traducidos por un traductor humano y artículos traducidos automáticamente para que tenga acceso en su propio idioma a todos los artículos de nuestra base de conocimientos (Knowledge Base). Sin embargo, los artículos traducidos automáticamente pueden contener errores en el vocabulario, la sintaxis o la gramática, como los que un extranjero podría cometer al hablar el idioma. Microsoft no se hace responsable de cualquier imprecisión, error o daño ocasionado por una mala traducción del contenido o como consecuencia de su utilización por nuestros clientes. Microsoft suele actualizar el software de traducción frecuentemente.
Haga clic aquí para ver el artículo original (en inglés): 828296

Enviar comentarios

 

Contact us for more help

Contact us for more help
Connect with Answer Desk for expert help.
Get more support from smallbusiness.support.microsoft.com