TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/ O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA:
La significación estadística es una de las formas de inferencia estadística, permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico, se parte de la hipótesis nula frente a la hipótesis alternativa y nos permite tomar decisiones, cuantificando el error.
Hipótesis estadística es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones. Se encuentran la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.
La hipótesis nula contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan y la hipótesis alternativa contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan.
Contrastes de hipótesis sirven para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los tests.
Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:
-p > 0,05 en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula
-p< 0,05 en este caso aceptamos la hipótesis alternativa
La región de rechazo son los valores raros o improbables, se determinan antes de realizar el análisis.
Errores de hipótesis:
-Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error al que se llama α.
-El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.
-El error α más pequeño al que podemos rechazar en la Ho es el error p.
En el contraste de hipótesis hay dos tipos de métodos paramétricos en los cuales hay diferentes tipos de tests.
Método de contraste de hipótesis:
Paso 1: expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística: H0: no hay diferencia y H1: hay diferencia.
Paso 2: decidir sobre la prueba estadística adecuada, según la población y el tipo de variables.
Paso 3: selecciona el grado de significación (α) para la prueba estadística.
Paso 4: realizar los cálculos y exponer conclusiones
Hipótesis estadística es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones. Se encuentran la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.
La hipótesis nula contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan y la hipótesis alternativa contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan.
Contrastes de hipótesis sirven para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los tests.
Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:
-p > 0,05 en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula
-p< 0,05 en este caso aceptamos la hipótesis alternativa
La región de rechazo son los valores raros o improbables, se determinan antes de realizar el análisis.
Errores de hipótesis:
-Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error al que se llama α.
-El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.
-El error α más pequeño al que podemos rechazar en la Ho es el error p.
En el contraste de hipótesis hay dos tipos de métodos paramétricos en los cuales hay diferentes tipos de tests.
Método de contraste de hipótesis:
Paso 1: expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística: H0: no hay diferencia y H1: hay diferencia.
Paso 2: decidir sobre la prueba estadística adecuada, según la población y el tipo de variables.
Paso 3: selecciona el grado de significación (α) para la prueba estadística.
Paso 4: realizar los cálculos y exponer conclusiones
Comentarios
Publicar un comentario