𝑻𝑬𝑴𝑨 10: 𝑬𝑺𝑻𝑰𝑴𝑨𝑪𝑰Ó𝑵 𝒀/𝑶 𝑺𝑰𝑮𝑵𝑰𝑭𝑰𝑪𝑨𝑪𝑰Ó𝑵 𝑬𝑺𝑻𝑨𝑫Í𝑺𝑻𝑰𝑪𝑨

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Contrastes de hipótesis
• 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 o contrastes de hipótesis
• Con los intervalos nos hacemos una idea de un parámetro de una población dando un par de números entre los que confiamos que esté el valor desconocido.

• Con los contrastes (tests) de hipótesis la estrategia es la siguiente:

– Establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro

– Realizamos la recogida de datos
– Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

Resultado de imagen de inferencia estadistica tipos de test

ERRORES DE HIPOTESIS

- Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un
error al que llamamos alfa.
- El error alfa es el error que se comete al rechazar la hipótesis nula
- El error alfa más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p
- Habitualmente rechazamos H0 par aun nivel alfa máximo del 5%.


TIPOS DE ERRORES EN TEST DE HIPÓTESIS:
El error beta es el que cometo si acepto la hipótesis nula siendo falsa

6. MÉTODO DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Hay varios pasos:
1. Expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística.
a. H0: No hay diferencia
b. H1: Hay diferencia
2. Decidimos la prueba estadística adecuada según las características de la población y el
tipo de variables que entren en la hipótesis.

¿La población por qué?

Tenemos métodos paramétricos, que se utilizan si las variables que son cuantitativas como
el peso siguen una distribución normal. Si la variable que estoy introduciendo no sigue una
distribución normal, tengo que usar un método no paramétrico.
Como métodos paramétricos con variables cuantitativas tenemos:
- T-student
- Anova
-Fisher: para variables cualitativas, lo ponemos como paramétrico porque contrasta hipótesis
en poblaciones pequeñas como n=50
- Pearson

Como métodos no paramétricos tenemos:
Reservados todos los derechos. No se permite la explotación económica ni la transformación de esta obra. Queda permitida la impresión en su totalidad.

- U-Mann Whitney
- K-W

- Tablas de contingencia

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RECORDAR…. H0 (Hipótesis nula): No hay diferencias, es decir establece igualdad entre los grupos a comparar. No establece relación entre las variables de estudio. H1 (Hipótesis alternativa): Hay diferencias, es decir, no hay igualdad entre los grupos a comparar. Establece relación entre las variables de estudio. T est de hipótesis Chi-cuadrado  • Para comparar dos variables cualitativas (dependiente e independiente) •Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta, y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos.
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La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad. Los métodos paramétricos de la inferencia estadística se pueden dividir, básicamente, en dos: métodos de estimación de parámetros y métodos de contraste de hipótesis. Ambos métodos se basan en el conocimiento teórico de la distribución de probabilidad del estadístico muestral que se utiliza como estimador de un parámetro. La estimación de parámetros consiste en asignar un valor concreto al parámetro o parámetros que caracterizan la distribución de probabilidad de la población. Cuando se estima un parámetro poblacional, aunque el estimador que se utiliza posea todas las propiedades deseables, se comete un error de estimación que es la diferencia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro. ...
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