PRUEBA DE HIPOTESIS

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PRUEBA DE HIPOTESIS por Mind Map: PRUEBA DE HIPOTESIS

1. Estadísticamente una prueba de hipótesis es cualquier afirmación acerca de una población y/o sus parámetros.

1.1. Consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra.

2. hipótesis estadística se denota por “H” y son dos

2.1. Ho: hipótesis nula

2.1.1. La hipótesis nula establece que un parámetro de población es igual a un valor. La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que los investigadores especifican basándose en investigaciones previas o en su conocimiento.

2.2. H1: hipótesis alternativa

2.2.1. La hipótesis alternativa 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. Hipotesis Comunes

3.1. Las hipótesis para determinar si una media de población, μ, es igual a cierto valor objetivo μ0 incluyen las siguientes

3.1.1. H0: μ = μ0 H1: μ < μ0 (una prueba de cola inferior) o H1: μ > μ0 (una prueba de cola superior) o H1: μ ≠ μ0 (una prueba de dos colas)

3.2. Las hipótesis para determinar si una media de población, μ1 es igual a otra media de población μ2 incluyen las siguientes

3.2.1. H0: μ1 = μ2 H1: μ1< μ2 o H1: μ1> μ2 o H1: μ1≠ μ2

4. Error de hipotesis

4.1. Error tipo I

4.1.1. Si rechaza la hipótesis nula cuando ésta es verdadera, usted comete un error de tipo I. La probabilidad de cometer un error de tipo I es α, que es el nivel de significancia que usted establece para su prueba de hipótesis. Un α de 0.05 indica que usted está dispuesto a aceptar una probabilidad de 5% de que está equivocado cuando rechaza la hipótesis nula. Para reducir este riesgo, debe utilizar un valor más bajo para α. Sin embargo, si utiliza un valor más bajo para alfa, significa que tendrá menos probabilidades de detectar una diferencia verdadera, si es que realmente existe.

4.2. Error tipo II

4.2.1. Cuando la hipótesis nula es falsa y usted no la rechaza, comete un error de tipo II. La probabilidad de cometer un error de tipo II es β, que depende de la potencia de la prueba. Puede reducir su riesgo de cometer un error de tipo II al asegurarse de que la prueba tenga suficiente potencia. Para ello, asegúrese de que el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande como para detectar una diferencia práctica cuando ésta realmente exista.

5. Hipotesis no direccional

5.1. Un investigador tiene resultados de una muestra de estudiantes que presentaron un examen nacional en una escuela secundaria. El investigador desea saber si las puntuaciones en esa escuela difieren del promedio nacional de 850. Una hipótesis alternativa no direccional es apropiada porque el investigador está interesado en determinar si los resultados son menores o mayores que el promedio nacional. (H0: μ = 850 vs. H1: μ≠ 850).

6. Hipotesis direccional

6.1. Un investigador tiene los resultados de un examen nacional correspondientes a una muestra de estudiantes que asistieron a un curso de preparación para el examen. El investigador desea saber si los estudiantes que tomaron el curso lograron mejores puntuaciones que el promedio nacional de 850. Se puede usar una hipótesis alternativa direccional, porque el investigador plantea específicamente la hipótesis de que las puntuaciones de los estudiantes que asistieron al curso son mayores que el promedio nacional. (H0: μ = 850 vs. H1: μ > 850).