Pregunta: El siguiente escenario se aplica a las preguntas 1-6: Se sabe que una máquina produce un 20% de productos defectuosos y, por lo tanto, se envía a reparar. Después de reparar la máquina, el gerente de la fábrica quiere asegurarse de que la máquina funcione correctamente. Se eligen al azar 400 productos producidos por la máquina y 64 de ellos resultan

El siguiente escenario se aplica a las preguntas 1-6:

Se sabe que una máquina produce un 20% de productos defectuosos y, por lo tanto, se envía a reparar. Después de reparar la máquina, el gerente de la fábrica quiere asegurarse de que la máquina funcione correctamente. Se eligen al azar 400 productos producidos por la máquina y 64 de ellos resultan defectuosos.

1. ¿Cuál es la hipótesis nula apropiada?

A. La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es superior a 0,20

B. La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es igual a 0,20

C. La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es inferior a 0,20

D. No hay relación entre el número de productos defectuosos y la máquina que se repara

2. ¿Cuál es la hipótesis alternativa apropiada?

A. La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es igual a 0,20

B. La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es superior a 0,20

C. La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es inferior a 0,20

D. Existe una relación entre el número de productos defectuosos y la máquina que se repara.

3. ¿Cuál es el estadístico de prueba para este estudio?

A 2,00

B-2,00

C 2.18

D.-2.18

4. Suponga que la estadística de prueba real es z = -2.30. ¿Cuál es el valor p asociado?

A.0212

B .4090

C.5910

D .0107

5. Suponga que el valor p es 0.0336. ¿Cuál es la interpretación correcta de este valor p en contexto?

A. Hay una probabilidad de 0.0336 de que la proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina sea igual a 0.20.

B. Si la proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es igual a 0.20, la probabilidad de obtener una estadística tan o más extrema que la observada es 0.0336.

C. Si la proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es menor a 0.20, la probabilidad de obtener una estadística tan extrema o más extrema como la observada es 0.0336.

D. Hay una probabilidad de 0,0336 de que la proporción de productos defectuosos fabricados por esta máquina sea inferior a 0,20.

6. Suponga que el valor p real es 0.0336. Sobre la base de este valor p, ¿qué debe concluir en α = 0,05?

A. No puede rechazar H ₀ . La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es igual a 0,20.

B. Rechazar H ₀ . La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es superior a 0,20.

C. No rechazar H ₀ . No hay pruebas suficientes para concluir que la proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es inferior a 0,20.

D. Rechazar H ₀ . La proporción de productos defectuosos producidos por esta máquina es inferior a 0,20.

7. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?

A. Si el valor p es menor que el nivel de significación, rechazamos la hipótesis nula.

B. Calculamos nuestro valor p suponiendo que la hipótesis nula es verdadera.

C. El valor p es la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera.

D. Si el valor p es estadísticamente significativo, es probable que la diferencia entre la estadística observada y el valor nulo sea demasiado grande como para que se deba únicamente a la variación aleatoria.