Estadística (Contraste de Hipótesis)

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Estadística (Contraste de Hipótesis) por Mind Map: Estadística (Contraste de Hipótesis)

1. ¿QUÉ ES UNA HIPÓTESIS?

1.1. Proposición aceptada

1.1.1. Formulada a través de la relación de información y datos

1.2. CARACTERÍSTICAS DE LAS HIPÓTESIS

1.2.1. Las hipótesis deben referirse a una situación social real. Solo pueden someterse a prueba en un universo y contexto bien definido.

1.2.2. Las variables de la hipótesis deben ser comprensibles, precisas y lo más concretas posibles.

1.2.3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara, verosímil y lógica.

1.2.4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, debe tener referentes en la realidad, es decir, ser observables y medibles.

1.2.5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas, verificarlas, si es posible desarrollarlas.

2. Estimacion

2.1. Puntual

2.2. Intervalo

3. Tipos de Hipotesis

3.1. Hipotesis Nula

3.1.1. Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Las hipótesis nulas se simbolizan así: Ho.

3.2. Hipótesis Alternativa

3.2.1. Establece que el parámetro de población es diferente del valor del parámetro de población en la hipótesis nula. La hipótesis alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto o espera probar que es cierto.

3.3. Hipótesis de investigación

3.3.1. Descriptivas del valor

3.3.1.1. En estas se toman las variables de un determinado contexto en donde podrán ser observadas. Indican la presencia de algún fenómeno o acontecimiento.

3.3.2. Correlacionales

3.3.2.1. Estas suponen que si alguna de las variables sufre alguna modificación, esto afectará a otras variables correspondientes. En estas hipótesis no importa el orden de las variables ya que no se establece una relación causa-efecto, por lo tanto, no se identifican variables dependientes e independientes.

3.3.3. De diferencias entre grupos

3.3.3.1. Estas hipótesis buscan determinar las supuestas diferencias entre grupos. No necesariamente deben establecer por qué se dan dichas diferencias.

3.3.4. Que establecen relaciones de causalidad

3.3.4.1. Afirman que existen relaciones entre las variables y además, explican cómo son estas relaciones. Sumado a esto, establecen entre las variables relaciones de causa y efecto.

4. ¿Qué son los errores de tipo I y tipo II?

4.1. Error de Tipo I

4.1.1. Si rechaza la hipótesis nula cuando ésta es verdadera, usted comete un error de tipo I

4.2. Error de tipo II

4.2.1. Cuando la hipótesis nula es falsa y usted no la rechaza, comete un error de tipo II.

5. ¿Qué es un valor crítico?

5.1. En las pruebas de hipótesis, un valor crítico es un punto en la distribución de la prueba que se compara con el estadístico de prueba para determinar si puede rechazarse la hipótesis nula. Si el valor absoluto del estadístico de prueba es mayor que el valor crítico, usted puede declarar significancia estadística y rechazar la hipótesis nula.

5.1.1. Va a depender

5.1.1.1. 1. Nivel de significación, α.

5.1.1.2. 2. Tipo de distribución de probabilidad del estadístico de contraste

5.1.1.3. 3. Tipo de hipótesis alternativa que se esté contrastando (bilateral o unilateral)

6. Terminología del contaste de hipótesis

6.1. Estadístico de Contraste (o de Prueba)

6.1.1. Es aquella función de las observaciones muestrales que se usa para determinar si la hipótesis nula debe ser aceptada o rechazada.

6.2. Regla de Decisión

6.2.1. Una regla de decisión define las condiciones que llevan a la aceptación o rechazo de la hipótesis nula.

6.3. Región de Aceptación

6.3.1. Es un rango de valores, tal que si el estadístico de prueba queda dentro, la hipótesis nula se declara aceptable.

6.4. Región de Rechazo

6.4.1. Es un rango separado de valores, tal que si el estadístico de prueba queda dentro, la hipótesis nula se rechaza

7. Interpretación del peso de la evidencias contra H0

7.1. Si el valor p es menor que

7.1.1. a. 0.10, se tiene regular evidencia de que H0 no es verdadera.

7.1.2. b. 0.05, se tiene fuerte evidencia de que H0 no es verdadera.

7.1.3. c. 0.01, se tiene muy fuerte evidencia de que H0 no es verdadera.

7.1.4. d. 0.001, se tiene evidencia extremadamente fuerte de que H0 no es verdadera.