Sí, podemos construir intervalos de confianza unilaterales con una cobertura del 95%.
El intervalo de confianza de dos lados corresponde a los valores críticos en una prueba de hipótesis de dos colas, lo mismo se aplica a los intervalos de confianza de un lado y las pruebas de hipótesis de una cola.
Por ejemplo, si tiene datos con estadísticas de muestra , de un tamaño de muestrax¯=7s=4n=40
El intervalo de confianza bilateral del 95% para la media es7±1.96440√=(5.76,8.24)
Si estuviéramos haciendo una prueba de hipótesis para , la hipótesis nula sería rechazada si estuviéramos usando un valor de que es oμ=μ0μ0μ0>8.24μ0<5.76
Construyendo intervalos de confianza del 95% unilaterales
En el intervalo de confianza anterior, obtenemos una cobertura del 95% con un 47.5% de la población por encima de la media y un 47.5% por debajo de la media. En un intervalo unilateral podemos obtener una cobertura del 95% con un 50% por debajo de la media y un 45% por encima de la media.
Para una distribución normal estándar, el valor que corresponde al 50% por debajo de la media es . El 45% de la población por encima de la media es , puede verificar esto en cualquier tabla Z. Usando el ejemplo anterior, obtenemos que el límite superior del intervalo de confianza es−∞1.647+1.64440√=8.04
Por lo tanto, el intervalo de confianza unilateral es(−∞,8.04)
Si estuviéramos haciendo una prueba de hipótesis para , rechazaríamos la hipótesis nula si estuviéramos considerando un valor de que es mayor queμ<μ0μ08.04
Intervalo de dos lados para una prueba de un lado
Al construir una de dos caras-95% intervalo de confianza que tiene 2,5% de la población que está por debajo de y 2,5% de la población está por encima de (de ahí el 5% de la población está fuera del intervalo).(a,b)ab
Puede usar esto para una prueba unilateral, si desea probar la hipótesis de que , compruebe si . Si entonces rechaza la hipótesis con un significado del 2.5%.μ>μ0μ0<aμ0<aμ>μ0
No use esto para probar tanto como . Debe decidir antes de mirar los datos qué hipótesis va a probar. Si no decide antes, entonces está introduciendo un sesgo y su importancia solo será del 5%μ>μ0μ<μ0