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: masa neta de sobres
40 sobres distintos; una lectura de masa neta por sobre. Los sobres se seleccionaron aleatoriamente de un lote de producción y se pesaron teniendo en cuenta la tara.
Descargar los datos de ejemplo (CSV, columnas en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. Importa el CSV para seguir los pasos o utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente las entradas.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Basic Statistics y elige Means: One-Sample (t). Crea un análisis, ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Importar los datos de ejemplo
Descarga el CSV anterior e impórtalo en la hoja de trabajo. Elige Comma como delimitador, Dot como separador decimal y First row contains column names.
3. Asignar la columna de entrada
En Inputs, abre Sample y selecciona net_mass_g.
4. Configurar la comparación
Introduce 100 en Hypothesized mean (μ₀) y 0.05 en Significance level (α). Elige Two-sided (≠) en Alternative hypothesis.
5. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
6. Interpretar los resultados
Identificar la pregunta
Cada una de las 40 lecturas es la masa neta de un sobre distinto. El contraste compara la media poblacional con 100 g; no evalúa cada sobre frente a una especificación.
Leer la diferencia estimada
Los sobres tienen una media de 100.582 g, es decir, 0.582 g por encima del objetivo. La diferencia de medias es la media muestral menos el objetivo, por lo que un valor positivo indica un sobrellenado medio.
Leer el intervalo y el contraste
El intervalo del 95% para la media menos el objetivo es 0.086–1.078 g. Se mantiene por encima de cero y el valor p bilateral es 0.02253. Hay evidencia de sobrellenado medio al nivel del 5%, suponiendo sobres independientes y un modelo adecuado para el contraste t. El intervalo describe el exceso medio, no las masas individuales.
Decidir si el exceso es relevante
Compara la magnitud y la incertidumbre del exceso con el margen de llenado acordado y el coste del material. Comprueba cómo se muestrearon los sobres antes de modificar la llenadora.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Contraste t de una muestra
El estadístico t compara la diferencia de medias con su error estándar. Hay 39 grados de libertad, a partir de 40 sobres. La media objetivo es 100 g. El nivel de significación α de 0.05 y la hipótesis alternativa bilateral registran el contraste; el nivel de confianza es del 95%. Los límites inferior y superior del IC delimitan la media menos el objetivo en g. El valor p contrasta una media igual al objetivo bajo los supuestos del contraste; no es la probabilidad de que el objetivo sea verdadero.
| Estadístico | Valor |
|---|---|
| Estadístico t | 2.37565 |
| Grados de libertad | 39 |
| Valor p | 0.0225278 |
| Diferencia de medias | 0.582 |
| Error estándar | 0.244985 |
| Media objetivo (μ₀) | 100 |
| α | 0.05 |
| Hipótesis alternativa | two-sided |
| Nivel de confianza (%) | 95 |
| Límite inferior del intervalo de confianza | 0.0864703 |
| Límite superior del intervalo de confianza | 1.07753 |
- Rechazar H₀ (μ = 100.0) con α=0.05 (p=0.0225)
- H₀: μ = 100.0
- H₁: μ ≠ 100.0
7. Crear un informe
Conserva la tabla One-sample t-test completa, el objetivo, el sentido de la diferencia, el intervalo de confianza y el contexto del muestreo. Indica que el intervalo se refiere a la media, no al cumplimiento de cada sobre.
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.