ESTUDIO Y ANÁLISIS DE LA POTENCIA DE PRUEBA Y TAMAÑO DE MUESTRA DE LA PRUEBA B CONTRA C Y LA PRUEBA T DE DOS MUESTRAS CON SIMULACIÓN MONTECARLO (STUDY AND ANALYSIS OF THE TEST POWER AND SAMPLE SIZE OF TEST "B AGAINST C" AND TEST "T" OF TWO SAMPLES WITH MONTECARLO SIMULATION)

Carla Alessia Montejo Arcos, Manuel Darío Hernández Ripalda, José Alfredo Jiménez García

Resumen


Resumen
La aplicación de técnicas estadísticas para mejora de procesos tiene vertientes. Una es la aplicación del Análisis Exploratorio de Datos (EDA) como lo utiliza el Sistema Shainin y otra es la Inferencia Estadística Clásica.
El Sistema Shainin realiza la prueba B contra C para comparar la localización de dos distribuciones suponiendo que una es mayor que la otra. Basada en una técnica no-paramétrica de EDA. En Inferencia Estadística esta comparación se hace con la prueba T de dos muestras para un extremo.
El objetivo de este documento es presentar el estudio y análisis de la potencia de prueba y tamaño de muestra de la prueba B contra C y la prueba t de dos muestras, para un extremo. El método empleado es Simulación Montecarlo de varias situaciones seleccionadas de la literatura. La conjetura a prueba es que para tamaños de muestra semejantes las dos pruebas tendrán potencia similar.
Palabras Clave: Monte Carlo, Potencia de Prueba, Prueba B contra C, Prueba T, Tamaño de Muestra.

Abstract
The application of statistical techniques for process improvement has differences. One is the application of Exploratory Data Analysis (EDA) as used by the Shainin System and another is the Classical Statistical Inference.
The Shainin System performs the B vs C test to compare the location of two distributions if one is greater than the other. Based on a non-parametric EDA technique. In Statistical Inference this comparison is made with the T test of two samples for one end.
The objective of this document is to present the study and analysis of the test power and sample size of the B vs C test and the two-sample t-test, for one end. The method used is the Monte Carlo Simulation of various situations selected from the literature of practical application. The conjecture being tested is that for similar sample sizes the two tests will have similar power.
Keywords: Monte Carlo, Sample Size, Test B vs. C, Test Power, Test T.

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Referencias


Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. 2011. Essentials of statistics for business and economics, revised. Cengage Learning.

Bhote, K. R., & Bhote, A. K. 2000. World class quality: using design of experiments to make it happen. New York: AMACOM.

Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A. G. 2009. Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods, 41(4), 1149-1160.

Kosina, J. 2015. Shainin methodology: an alternative or an effective complement to six sigma? Quality Innovation Prosperity, 19(2), 18-31. doi:10.12776/QIP.V19I2.580

Kroese, D. P., Taimre, T., & Botev, Z. I. 2013. Handbook of monte carlo methods (Vol. 706). John Wiley & Sons.

Minitab 17 Statistical Software. 2010. Computer software. Retrieved from State College, PA: Minitab, Inc: www.minitab.com

Neave, H. 1966. A development of Tukey's quick test of location. Journal of the American Statistical Association, 61(316), 949-964.

Neave, H. R., & Granger, C. W. 1968. A Monte Carlo study comparing various two-sample tests for differences in mean. Technometrics, 10(3), 509-522.

Nelson, L. S. 1975. A Quick and Powerful Two-Sample Test. Journal of Quality Technology, 7(3), 150-152.

R Core Team. 2020. R: A language and environment for statistical computing. Retrieved from R Foundation for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing: https://www.R-project.org/.

Montilla, J., Kromrey, J. 2010. Robustez de las pruebas T en comparación de medias, ante violación de supuestos de normalidad y homocedasticidad. Revista ciencia e ingeniería. 31(2), 101-108.

Sleeper, A. D. 2006. Design for Six Sigma Statistics. McGraw-Hill.

Steiner, S. H., MacKay, R. J., & Ramberg, J. S. 2007. An overview of the Shainin System™ for quality improvement. Quality Engineering, 20(1), 6-19.

Tukey, J. W. 1959. A quick, compact, two-sample test to Duckworth’s specifications. Tecnhometrics, 1(1), 31-48.

Tukey, J. W. 1977. Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley.






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