Prueba de hipótesis

Prueba de hipótesis

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(Ritual de la significancia estadística)



1.

Consiste en trasladar la estructura gramatical, lógica y

científica hacia la estructura matemática el cual se conoce

como sistema de hipótesis o hipótesis estadística; así

tenemos:

Ho: Hipótesis nula ó hipótesis de trabajo

H1: Hipótesis alterna ó hipótesis del investigador

El primer paso es colocar la hipótesis del investigador como

Hipótesis Alterna (H1) y formular la Hipótesis Nula (Ho) que

viene a ser la negación de la alterna.

Según Fisher, el nivel de significancia estadística equivale a la

magnitud del error que se está dispuesto a correr de rechazar

una hipótesis nula verdadera.

Se denota por la letra griega alfa y para la mayoría de los

propósitos, se suele establecer en 0.05 en porcentaje 5% y

se considera significativo a todo p-valor que se encuentre por

debajo de este nivel, se considera altamente significativo

cuando el p-valor es menor a 0.01 en porcentaje 1%.

2.



3.

Hay dos clases de pruebas estadísticas: las paramétricas y las

no paramétricas.

El estadístico de prueba se elige en función a 6 conceptos:

tipo de estudio, nivel investigativo, diseño de la investigación,

objetivo estadístico, escalas de medición de las variables y

comportamiento de los datos.

Este último punto donde debemos considerar la distribución de

los datos en las variables numéricas y las frecuencias

esperadas para las variables categóricas.


4.

Este paso no fue planteado originalmente por Fisher, porque

entonces no se disponían de programas informáticos a la hora

de calcular el valor de p, el cual cuantifica el error tipo I y nos

ayuda a tomar una decisión de rechazo a la hipótesis nula

(Ho) cuando es menor al nivel de significancia y de no rechazo

cuando su valor es mayor al alfa planteado.

El p-valor, al ser la cuantificación de error solo es un dato que

nos ayuda a decidirnos a la hora de tomar decisiones basadas

en la probabilidad.


En las épocas en que no se podía estimar de manera práctica

el p-valor, se solía contrastar el valor del estadístico de prueba

con el valor teórico o de tabla que correspondía a la

distribución que siguen nuestras variables.

Sin embargo este método no solamente ha quedado obsoleto

sino que además es inexacto. Hoy en día cuando se trata de

demostrar nuestra hipótesis del investigador no hay mejor

forma que la estimación del p-valor.

5.

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