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PRUEBAS DE HIPÓTESIS. Prueba de Hipótesis. Definición: La Prueba de hipótesis, procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable. Prueba de Hipótesis.
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Prueba de Hipótesis Definición: La Prueba de hipótesis, procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable
Prueba de Hipótesis • Tenemos información previa sobre el parámetro poblacional que estamos estimando. • Necesitamos comprobar si el parámetro poblacional sigue siendo igual a ese valor anterior, dada la evidencia muestral (valor estimado).
Prueba de Hipótesis • Trata de responder a la pregunta: ¿es el parámetro poblacional igual a cierto valor específico? • Se compone de cinco partes: • Hipótesis Nula • Hipótesis Alternativa • Región de Rechazo • Estadística de Prueba • Conclusión
PRUEBA DE HIPÓTESIS DE LA MEDIA POBLACIONAL (μ) (Muestras “grandes”)
1. Hipótesis Nula (H0): • Afirma el valor conocido del parámetro: • μ0 es el valor conocido del parámetro poblacional.
2. Hipótesis Alternativa (Ha): • Es la hipótesis que propone el investigador a partir de la evidencia muestral. • Generalmente contradice lo que afirma la Hipótesis Nula.
2. Hipótesis Alternativa (Ha): • Puede tomar una de las siguientes tres formas: • cuando > μ0 (unilateral) • cuando < μ0 (unilateral) • en cualquier caso (bilateral)
3. Región de Rechazo: • Es una región en la distribución de probabilidad del estimador muestral, en nuestro caso utilizamos la distribución Normal Estándar. • Se ubica en concordancia con la hipótesis alternativa seleccionada: • Cola derecha • Cola izquierda • Ambas colas
3. Región de Rechazo: • Contiene una probabilidad acumulada igual al nivel de significancia (α) deseado para realizar la Prueba de Hipótesis. • La región de rechazo representa los valores del estimador que consideramos están “demasiado lejos” del valor específico (μ0) y que nos hacen pensar que la hipótesis nula no es verdadera.
3. Región de Rechazo: • La región de rechazo está delimitada por el valor teórico correspondiente a la distribución de probabilidad del estimador. • Para la prueba de media poblacional, con muestra grande (n≥30), utilizamos la distribución Normal Estándar.
3. Región de Rechazo: • En Excel utilizamos la función: DISTR.NORM.ESTAND.INV con probabilidad de: • Cola derecha: 1-α • Cola izquierda: 1-α • Ambas colas: α/2 • A este valor de Z le llamamos “teórico”
3. Región de Rechazo (i) 1-α α
3. Región de Rechazo (iii) 1-α α/2 α/2
4. Estadística de Prueba: • Se utiliza un estadístico construido a partir del estimador (se transforma el estimador) para tomar una decisión sobre la veracidad de la Hipótesis Nula
4. Estadística de Prueba: • En esta prueba para la media, se estandariza el valor de para ubicarlo en la distribución Normal Estándar: • Esta es la Z “calculada”
5. Conclusión • si el valor de Z calculada cae dentro de la región de rechazo delimitada por la Z teórica, se Rechaza la hipótesis nula (H0). Esto significa que lo más probable es que la hipótesis alternativa sea cierta.
5. Conclusión • si el valor de Z calculada NO cae dentro de la región de rechazo delimitada por la Z teórica, No se Rechaza la hipótesis nula (H0). Lo que significa que es muy probable que la hipótesis nula sea cierta.
Tipos de Error • Para fijar la región de rechazo, es necesario hablar de los dos tipos de errores que se pueden cometer. • Dependiendo de la veracidad de la hipótesis nula, y del resultado de la prueba de hipótesis podemos decir que hay cuatro resultados posibles en una prueba de hipótesis:
Tipos de Error • P(cometer error I) = α • P(cometer error II) = β • Estas probabilidades están inversamente relacionadas, por lo que se suele fijar el valor de alfa lo suficientemente pequeño para que beta no se considere grande.