Prueba de Hipótesis

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Prueba de Hipótesis por Mind Map: Prueba de Hipótesis

1. Hipótesis

1.1. ¿Qué es?

1.1.1. Afirnación acerca del parámetro de la población o distribución.

1.1.2. Hacer una afirmación para luego verificar si es cierto o falso

1.2. Otros aspectos

1.2.1. Una hipótesis estadística se denota con la letra "H"

1.2.2. Existen dos hipótesis: a) H0= Hipótesis nula b) H1= Hipótesis alternativa

2. Como se realiza la Prueba de Hipótesis

2.1. Pasos:

2.1.1. Paso 1: Se plantea H0 Y H1

2.1.2. Paso 2: Se selecciona el nivel de significancia

2.1.3. Paso 3: Se identifica el estadístico de prueba

2.1.4. Paso 4: Se formula regla de decisión

2.1.5. Paso 5: Se toma una muestra y se decide

2.2. Conclusiones

2.2.1. No se rechaza H0

2.2.2. Se rechaza H0 y se acepta H1

3. Decisiones y Consecuencias

3.1. Hipótesis Nula

3.1.1. Si se acepta H0

3.1.1.1. H0 es verdadera: Decisión correcta

3.1.1.2. H0 es falsa: Error tipo II

3.1.2. Si se rechaza H0

3.1.2.1. H0 es verdadera: Error tipo I

3.1.2.2. H0 es falsa: Decisión correcta

4. Prueba de Hipótesis

4.1. ¿Qué es?

4.1.1. Consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas

4.1.1.1. Tal contraste involucra la toma de decisión sobre las hipótesis

4.1.2. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra

4.2. Propósito

4.2.1. Hacer un juicio con respecto a la diferencia entre estadística de muestra y un valor planteado del parámetro

4.3. Tipos de hipótesis

4.3.1. a) H0: Es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos muestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa

4.3.1.1. El planteamiento de H0 siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro

4.3.2. b) H1: Cualquier hipótesis que difiera de la H0

4.3.2.1. Se acepta la información si los datos muestrales proporcionan suficiente evidencia de que la H0 es falsa

4.3.2.2. Llamada también hipótesis de la investigación

4.3.2.3. Nunca contiene signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro

5. Tipos de errores

5.1. Dependiendo de la decisión tomada

5.1.1. Un error tipo I: Si la H0 es rechazada siendo verdadera y debía ser aceptada

5.1.1.1. La probabilidad de cometer este error se denota con la letra α (alfa)

5.1.2. Un error tipo II: Si la H0 es aceptada cuando de hecho es falsa y debía ser rechazada

5.1.2.1. Se denota con la letra griega ß (beta)

5.1.3. En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisión equivocada

6. Estimación

6.1. Obtener una aproximación al valor de cierto parámetro de la población

6.2. Estimación puntual

6.2.1. La estimación se representa mediante un solo número

6.2.2. Utiliza los datos de la muestra para obtener un número que estima el valor del parámetro

6.3. Estimación por intervalo

6.3.1. La estimación se representa mediante dos números que determinan un intervalo sobre la recta

6.3.2. Utiliza los datos de la muestra para obtener dos valores numéricos entre los cuales se supone que está el valor del parámetro estimado

6.4. Un estimador es una regla que expresa como calcular la estimación basándose en la información de la muestra y se enuncia, en general, mediante una fórmula