Prueba de hipótesis

Hipótesis:

Es una afirmación que refleja una realidad o suposición sobre un parámetro. Es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.

Es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero de acuerdo con la evidencia proporcionada por los datos de la muestra.

Prueba de hipótesis:

Es una regla que especifica si se puede aceptar o rechazar una afirmación acerca de una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos. Su objetivo general es evaluar suposiciones o afirmaciones acerca de los valores estadísticos de la población.

Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.

ü Hipótesis nula: Indica que un parámetro de población (tal como la media, la desviación estándar, etc.) es igual a un valor hipotético. La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento especializado.

ü Hipótesis alternativa: Indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula. La hipótesis alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto o espera probar que es cierto.

Estadístico de prueba:

Es una variable aleatoria que se calcula a partir de datos de muestra y se utiliza en una prueba de hipótesis. Puede utilizar los estadísticos de prueba para determinar si puede rechazar la hipótesis nula.

Valor crítico:

Es el valor o valores que separan a la región critica a la región de aceptación de la hipótesis nula. Este conjunto se denomina región crítica o de rechazo. Por lo general, las pruebas unilaterales tienen un valor crítico y las pruebas bilaterales tienen dos valores críticos.

Pasos para realizar una prueba de hipótesis:

1)   Especificar las hipótesis.

2)   Elegir un nivel de significancia (también denominado alfa o α).

3)   Determinar la potencia y el tamaño de la muestra para la prueba.

4)   Recolectar los datos.

5)   Comparar el valor p de la prueba con el nivel de significancia.

6)   Decidir si rechazar o no rechazar la hipótesis nula.