Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: legibilidad de las etiquetas en la primera lectura
Dos muestras independientes: 300 y 310 etiquetas, resumidas como éxitos y ensayos.
Descargar los recuentos de referencia (CSV en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. El CSV recoge los recuentos de referencia que debes introducir manualmente en Inputs; importarlo no configura la calculadora. Utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente los recuentos.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Basic Statistics y elige Proportions. Crea un análisis, ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Introducir los recuentos
En Inputs, elige Two proportions en Test type. Para la muestra 1, introduce 282 en Number of events (x₁) y 300 en Number of trials (n₁). Para la muestra 2, introduce 303 en Number of events (x₂) y 310 en Number of trials (n₂). Aquí, un evento es una etiqueta legible en la primera lectura, no una etiqueta ilegible. Introduce recuentos enteros; no se asigna ninguna columna de la hoja de trabajo. La muestra 1 es el proceso estándar; la muestra 2 es el proceso revisado. Mantén este orden al interpretar el signo de la diferencia.
3. Configurar el contraste
Introduce 0.05 en Significance level (α). El contraste es bilateral. Mantén Apply continuity correction marcado para reproducir este resultado.
4. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
5. Interpretar los resultados
Definir el evento contado
Un evento es una etiqueta legible en la primera lectura. Los ensayos cuentan cajas de cartón distintas inspeccionadas. La muestra 1 utiliza los ajustes estándar y la muestra 2 los ajustes revisados, con muestras independientes.
Leer las proporciones
Los ajustes estándar dan 282/300 = 94.00%; los revisados, 303/310 = 97.742%. El resultado con los ajustes revisados es 3.742 puntos porcentuales más alto. La muestra 1 menos la muestra 2 es negativa porque los ajustes estándar tienen una legibilidad menor.
Leer el contraste
El valor p bilateral con corrección de continuidad es 0.03348. Al nivel del 5%, hay evidencia de distintas proporciones poblacionales de etiquetas legibles bajo un muestreo binomial independiente. Conserva el ajuste de la corrección junto con el resultado.
Decidir cómo utilizar el resultado
Compara la legibilidad estimada con el requisito operativo y el coste de las etiquetas ilegibles. Comprueba el muestreo y las condiciones de lectura antes de atribuir un cambio a los ajustes de la impresora.
Estimar la mejora si determina la decisión
Un valor p no proporciona un intervalo para la mejora. Utiliza Confidence Intervals, elige Difference between proportions e introduce los mismos recuentos de las muestras independientes. El intervalo de Wald disponible proporciona una incertidumbre aproximada; invierte el signo si informas de la diferencia de los ajustes revisados menos los estándar. Sigue la guía de diferencia entre proporciones con los recuentos de este estudio y compara después el intervalo completo con una mejora útil definida de antemano.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Contraste z de dos proporciones
El estadístico z estandariza la comparación de proporciones; el valor p contrasta la hipótesis nula especificada mediante la aproximación normal. El nivel de significación α es 0.05 y la hipótesis alternativa es bilateral. Las proporciones muestrales son fracciones obtenidas de los recuentos introducidos. El método indica una aproximación normal con proporción combinada y corrección de continuidad; el contraste utiliza una incertidumbre combinada bajo la igualdad de las proporciones poblacionales. La corrección de continuidad está activada. Lee la muestra 1 menos la muestra 2 en ese orden.
| Estadístico | Valor |
|---|---|
| Estadístico z | -2.12627 |
| Valor p | 0.0334804 |
| α | 0.05 |
| Hipótesis alternativa | Bilateral |
| Método | pooled-normal-continuity-corrected |
| Corrección de continuidad | true |
| Proporción de la muestra 1 | 0.94 |
| Proporción de la muestra 2 | 0.977419 |
- Las proporciones difieren (p=0.0335)
Resumen de recuentos
Los éxitos cuentan las etiquetas legibles en la primera lectura; los ensayos cuentan todas las cajas de cartón inspeccionadas en esa muestra. Son recuentos enteros, no porcentajes. Las muestras utilizan cajas distintas; no hay emparejamiento ni asignación de columnas de la hoja de trabajo.
| Muestra | Éxitos | Ensayos |
|---|---|---|
| Muestra 1 | 282 | 300 |
| Muestra 2 | 303 | 310 |
6. Crear un informe
Conserva Two-proportions z-test y Summary counts completos, la definición del evento y la identidad de las muestras. Mantén la corrección de continuidad y el sentido de la comparación.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.