sábado, 7 de junio de 2008

 INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.

UNIDAD III.

Investigar sobre:


v INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.


· HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
· HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
· HIPÓTESIS NULA (Ho).
· HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
· PRUEBA DE HIPÓTESIS.
· ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.
· ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.
· PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.


FECHA LÍMITE DE CONSIGNACIÓN: Sábado, 14/06/2008.

29 comentarios:

carlos dijo...

HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.

Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.

HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.

Una hipótesis estadística es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria.

HIPÓTESIS NULA (Ho).

La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que "no hay cambio" Podemos rechazar o aceptar Ho.
La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos maestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.


HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).

La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Las pruebas estadísticas forman parte de la teoría de la decisión. Esencialmente emplean métodos inductivos para, a partir de la información de las muestras, establecer o estimar características generales de las poblaciones de origen. En este artículo se comentan algunos de los elementos más importantes de los pruebas estadísticas.


PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

Primeramente lo que se tiene que saber es que hipótesis es una aseveración acerca de una población y para verificar si una hipótesis es verdadera o falsa se lo verifica con los datos en unos casos la población es tan grande que por diversas razones no sería factible estudiar todos los elementos, objetos o personas en la población.
También nos dice que la prueba de hipótesis comienza con una afirmación o también se puede decir una suposición acerca de un parámetro poblacional, como la media poblacional; entonces como conclusión es un procedimiento que se basa en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad..
El procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis

deury daniel dijo...

v INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.
La inferencia estadística es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).
El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.


• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Representa un elemento fundamental en el proceso de investigación. Luego de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza.

• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
La hipótesis estadística es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.

• HIPÓTESIS NULA (Ho).
(X1) = (X2); no existe relación en los promedios obtenidos por los estudiantes entrenados en técnicas de estudio (X1) y los no entrenados (X2)
• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
X1 > X2; los alumnos sometidos a entrenamientos en técnicas de elaboración de resumen (X1) obtuvieron mejor promedio de rendimiento que aquellos alumnos que no recibieron ningún tipo de entrenamiento (X2).
• PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Errores de tipo I y de tipo II.
Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada, diremos que se ha cometido un error de tipo I.
Por otra parte, si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se cometió un error de tipo II.
En ambos casos, se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión (o no contraste de hipótesis) sean buenos, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de la decisión; y no es una cuestión sencilla, porque para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica, un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave.
La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra que no siempre es posible.

• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

1. Expresar la hipótesis nula
2. Expresar la hipótesis alternativa
3. Especificar el nivel de significancía
4. Determinar el tamaño de la muestra
5. Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. Determinar la prueba estadística.
7. Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. Determinar la decisión estadística.
10. Expresar la decisión estadística en términos del problema.

• PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

franklin davila dijo...

Buenas tarde prof.le escribe Franklin Dávila, Sección "B" Admón

Hipótesis de Investigación:

Es una proposición que establece relaciones entre los hechos.

Hipótesis Estadística:

Es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria.
Hipótesis Nula (Ho):

Construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario.

Hipótesis Alternativa (H1):

Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con repecto al valor especificado del parametro.

Prueba de Hipótesis:

Es cualquier información acerca de una población y/o sus parametros. Consiste en contrastar dos hipótesis estadística.

Errores y riesgos de la prueba:

En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentando el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.

Estadísticas de prueba y reglas sobre decisiones:



Prueba de hipótesis para la media de la población:

Se debe saber si la varianza poblacional ô² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadistico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

carlos oswaldo dijo...

lmuxhm
BUENAS TARDE PROFESOR ESTA ES LA ASIGNACIÓN

HIPOTESIS DE LA INVESTIGACIÓN

Es una posible solución al problema; otros más sustentan que la hipótesis no es más otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.

HIPOTESIS ESTADISTICA

Es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.

HIPOTESIS NULA

Se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que "no hay cambio" Podemos rechazar o aceptar Ho.

PRUEBA DE HIPOTESIS

Es cualquier información acerca de una población y/o su parámetro. Consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas.

ERRORES Y RIESGO DE LA PRUEBA

Estadísticas forman parte de la teoría de la decisión. Esencialmente emplean métodos inductivos para, a partir de la información de las muestras, establecer o estimar características generales de las poblaciones de origen. En este artículo se comentan algunos de los elementos más importantes de las pruebas estadísticas.

PRUEBA DE LA HIPOTESIS DE LA POBLACIÓN

Se debe saber si la varianza poblacional ô² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario

PRUEBA Y REGLAS SOBRE LAS DESIONES


1. Expresar la hipótesis nula
2. Expresar la hipótesis alternativa
3. Especificar el nivel de significancía
4. Determinar el tamaño de la muestra
5. Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. Determinar la prueba estadística.
7. Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. Determinar la decisión estadística.
10. Expresar la decisión estadística en términos del problema.

Yexy Cristina dijo...

HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
DEFINICIÓN DE HIPÓTESIS
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.
La hipótesis como proposición que establece relación entre los hechos: una hipótesis es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medid

HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS:
Una hipótesis estadística es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria.
Es importante recordar que las hipótesis son siempre enunciados relativos a la población o distribución bajo estudio, no enunciados en torno a la muestra. El valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis suele determinarse de una de tres maneras:

a. Puede resultar de la experiencia o conocimientos pasados del proceso, o incluso de experimentación previa. El objetivo entonces de la prueba de hipótesis suele ser entonces determinar si la situación experimental ha cambiado.

b. Este valor puede determinarse a partir de alguna teoría o modelo con respecto al objeto que se estudia. Aquí el objetivo de la prueba de hipótesis es verificar la teoría o modelo.

c. Surge cuando el valor del parámetro de la población es resultado de consideraciones experimentales, tales como especificaciones de diseño o ingeniería, o de obligaciones contractuales. En esta situación, el objetivo de la prueba de hipótesis es la prueba de conformidad.

LA HIPÓTESIS NULA (Ho): se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

LA HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1): es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.


PRUEBA DE HIPÓTESIS:
Es un procedimiento basado en la evidencia maestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.
Prueba de una hipótesis: se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco paso:


ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA DE HIPOTESIS
Tipos de errores
Cualquiera sea la decisión tomada a partir de una prueba de hipótesis, ya sea de aceptación de la Ho o de la Ha, puede incurrirse en error:
Un error tipo I se presenta si la hipótesis nula Ho es rechazada cuando es verdadera y debía ser aceptada. La probabilidad de cometer un error tipo I se denomina con la letra alfa α
Un error tipo II, se denota con la letra griega β se presenta si la hipótesis nula es aceptada cuando de hecho es falsa y debía ser rechazada.
En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisión equivocada.
En la siguiente tabla se muestran las decisiones que pueden tomar el investigador y las consecuencias posibles.


Rechazar una hipótesis no significa que ésta sea falsa, como tampoco el no rechazarla significa que sea verdadera. La decisión tomada no esta libre de error.

Error I: Rechazar una hipótesis que es verdadera .

Error II: No rechazar una hipótesis que es falsa .

a es la Probabilidad de cometer un Error tipo I. Se llama Nivel de significación


b es la probabilidad de cometer un Error tipo II

Es deseable que estas dos probabilidades de error sean pequeñas.


ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.



PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN

Monica Zapata dijo...

PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS: es calcular la probabilidad de que los resultados obtenidos en una investigación puedan ser debidos al azar en el supuesto de que la hipótesis nula sea cierta, es decir, bajo el supuesto de que no existan diferencias entre ambos grupos.

HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN. Son aquellas proposiciones acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y que cumplen con las características ya mencionadas anteriormente, se simbolizan como Hi o H1,H2, etc.

HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y a analizar para probar las hipótesis son cuantitativos, hay tres tipos de estas hipótesis: 1) De estimación: son las descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, diseñadas para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población, y se basan en información previa. 2) Estadísticas de correlación: El sentido de estas es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términos estadísticos. 3) De la diferencia de medias u otros valores: En estas se compara una estadística entre dos o más grupos.

HIPÓTESIS NULAS: Estas son lo contrario de las hipótesis de investigación, también constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, solamente sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación, se clasifican en: 1) hipótesis nulas descriptivas de una variable, 2) hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o mas variables, 3)hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan, 4)hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o mas variables.

HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro

Prueba de hipótesis: procedimiento basado en la evidencia muestral y en la teoría de probabilidad que se emplea para determinar si la hipótesis es un enunciado razonable y no debe rechazarse o si no es razonable y debe ser rechazado.

TIPOS DE ERROR Y NIVEL DE SIGNIFICANCIA
Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se ha cometido un error de tipo II. En ambos casos se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión sean buenas, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de decisión, y no es una cuestión sencilla, por que para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.

NIVEL DE SIGNIFICANCIA
Al contrastar una cierta hipótesis, la máxima probabilidad con la que estamos dispuestos a correr el riesgo de cometer un error de tipo I se llama nivel de significancia. Esta probabilidad se denota por , se suele especificar antes de la muestra, de manera que los resultados no influyan en nuestra elección.
En la práctica es frecuente un nivel de significancia de 0.05 ó 0.01, si bien se usan otros valores. Si, por ejemplo, se escoge un nivel de significancia del 5% ó 0.05 al diseñar una regla de decisión entonces hay unas cinco oportunidades entre cien de rechazar la hipótesis cuando debiera haberse aceptado; es decir, tenemos un 95% de confianza de que hemos adoptado la decisión correcta. En tal caso decimos que la hipótesis a sido rechazada al nivel de significancia 0.05 lo cual quiere decir que la hipótesis tiene una probabilidad del 5% de ser falsa.

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN. Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.
Las diferentes hipótesis que se pueden presentar son las siguientes:
1) Ho: m = m0
H1: m > m0

2) Ho: m = m0
H1: m < m0

3) Ho: m = m0
H1: m ¹ m0
Las pruebas de hipótesis para la media se basan en el estadístico dado por la media muestral cuya distribución tiende a la distribución normal (m, s² /n) para muestras grandes

LA BEBIS dijo...

buenas noches profesor es yelitza rodriguez de admon y gestion municipal seccion b. aqui le envio la asignacion.
INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.

El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.
La aplicación de cálculos probabilísticos permite determinar a partir de qué valor debemos rechazar la hipótesis garantizando que la probabilidad de cometer un error es un valor conocido a priori.
Las hipótesis pueden clasificarse en dos grupos, según:
1. Especifiquen un valor concreto o un intervalo para los parámetros del modelo.
2. Determinen el tipo de distribución de probabilidad que ha generado los datos.
Un ejemplo del primer grupo es la hipótesis de que la media de una variable es 10, y del segundo que la distribución de probabilidad es la distribución normal.
Aunque la metodología para realizar el contraste de hipótesis es análoga en ambos casos, distinguir ambos tipos de hipótesis es importante puesto que muchos problemas de contraste de hipótesis respecto a un parámetro son, en realidad, problemas de estimación, que tienen una respuesta complementaria dando un intervalo de confianza (o conjunto de intervalos de confianza) para dicho parámetro. Sin embargo, las hipótesis respecto a la forma de la distribución se suelen utilizar para validar un modelo estadístico para un fenómeno aleatorio que se está estudiando.


• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Son aquellas proposiciones acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables.

• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y a analizar para probar las hipótesis son cuantitativos, hay tres tipos de estas hipótesis: 4.1) De estimación: son las descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, diseñadas para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población, y se basan en información previa. 4.2) Estadísticas de correlación: El sentido de estas es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términos estadísticos. 4.3) De la diferencia de medias u otros valores: En estas se compara una estadística entre dos o más grupos.

• HIPÓTESIS NULA (Ho).
Una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.

• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

• PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Una prueba de hipótesis estadística es una conjetura de una o más poblaciones. Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de una hipótesis estadística, a no ser que se examine la población entera. Esto por su puesto sería impractico en la mayoría de las situaciones. En su lugar, se toma una muestra aleatoria de la población de interés y se utilizan los datos que contiene tal muestra para proporcionar evidencia que confirme o no la hipótesis. La evidencia de la muestra que es un constante con la hipótesis planteada conduce a un rechazo de la misma mientras que la evidencia que apoya la hipótesis conduce a su aceptación.

Etapas Básicas en Pruebas de Hipótesis.
Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del 5%, entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.
Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.

• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se ha cometido un error de tipo II. En ambos casos se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión sean buenas, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de decisión, y no es una cuestión sencilla, por que para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.


• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

1. Expresar la hipótesis nula
2. expresar la hipótesis alternativa
3. especificar el nivel de significancía
4. determinar el tamaño de la muestra
5. establecer los valores criticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. determinar la prueba estadística.
7. coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. determinar la decisión estadística.
10. expresar la decisión estadística en términos del problema.


• PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.
Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

Gregoria Prieto dijo...

buenas noches profesor es gregoria prieto de admon y gestion municipal seccion b esta es mi asignacion.
INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.

El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.
La aplicación de cálculos probabilísticos permite determinar a partir de qué valor debemos rechazar la hipótesis garantizando que la probabilidad de cometer un error es un valor conocido a priori.
Las hipótesis pueden clasificarse en dos grupos, según:
1. Especifiquen un valor concreto o un intervalo para los parámetros del modelo.
2. Determinen el tipo de distribución de probabilidad que ha generado los datos.
Un ejemplo del primer grupo es la hipótesis de que la media de una variable es 10, y del segundo que la distribución de probabilidad es la distribución normal.
Aunque la metodología para realizar el contraste de hipótesis es análoga en ambos casos, distinguir ambos tipos de hipótesis es importante puesto que muchos problemas de contraste de hipótesis respecto a un parámetro son, en realidad, problemas de estimación, que tienen una respuesta complementaria dando un intervalo de confianza (o conjunto de intervalos de confianza) para dicho parámetro. Sin embargo, las hipótesis respecto a la forma de la distribución se suelen utilizar para validar un modelo estadístico para un fenómeno aleatorio que se está estudiando.


• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Son aquellas proposiciones acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables.

• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y a analizar para probar las hipótesis son cuantitativos, hay tres tipos de estas hipótesis: 4.1) De estimación: son las descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, diseñadas para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población, y se basan en información previa. 4.2) Estadísticas de correlación: El sentido de estas es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términos estadísticos. 4.3) De la diferencia de medias u otros valores: En estas se compara una estadística entre dos o más grupos.

• HIPÓTESIS NULA (Ho).
Una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.

• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

• PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Una prueba de hipótesis estadística es una conjetura de una o más poblaciones. Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de una hipótesis estadística, a no ser que se examine la población entera. Esto por su puesto sería impractico en la mayoría de las situaciones. En su lugar, se toma una muestra aleatoria de la población de interés y se utilizan los datos que contiene tal muestra para proporcionar evidencia que confirme o no la hipótesis. La evidencia de la muestra que es un constante con la hipótesis planteada conduce a un rechazo de la misma mientras que la evidencia que apoya la hipótesis conduce a su aceptación.

Etapas Básicas en Pruebas de Hipótesis.
Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del 5%, entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.
Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.

• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se ha cometido un error de tipo II. En ambos casos se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión sean buenas, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de decisión, y no es una cuestión sencilla, por que para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.


• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

1. Expresar la hipótesis nula
2. expresar la hipótesis alternativa
3. especificar el nivel de significancía
4. determinar el tamaño de la muestra
5. establecer los valores criticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. determinar la prueba estadística.
7. coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. determinar la decisión estadística.
10. expresar la decisión estadística en términos del problema.


• PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.
Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

luz dijo...

Hipótesis de investigación:
Representa un elemento fundamental en el proceso de investigación. Luego de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza.

Hipótesis Estadística:
Al intentar alcanzar una decisión, es útil hacer hipótesis (o conjeturas) sobre la población aplicada. Tales hipótesis, que pueden ser o no ciertas, se llaman hipótesis estadísticas. Son, en general, enunciados acerca de las distribuciones de probabilidad de las poblaciones.

Hipótesis Nula.
La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos. Es una hipótesis que se acepta o se rechaza según el resultado de la investigación. El hecho de contar con una hipótesis nula ayuda a determinar si existe una diferencia entre los grupos, si esta diferencia es significativa, y si no se debió al azar.

Hipótesis Alternativa.
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

Pruebas de Hipótesis
Una hipótesis estadística es una suposición hecha con respecto a la función de distribución de una variable aleatoria. En la prueba de una hipótesis estadística, es costumbre declarar la hipótesis como verdadera si la probabilidad calculada excede el valor tabular llamado el nivel de significación y se declara falsa si la probabilidad calculada es menor que el valor tabular.

Errores y riesgos de la prueba
Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada, diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte, si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se cometió un error de tipo II. En ambos casos, se ha producido un juicio erróneo. Para que las reglas de decisión (o no contraste de hipótesis) sean buenos, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de la decisión; y no es una cuestión sencilla, porque para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica, un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave. La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra que no siempre es posible.

ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.
1. Expresar la hipótesis nula
2. Expresar la hipótesis alternativa
3. Especificar el nivel de significancía
4. Determinar el tamaño de la muestra
5. Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. Determinar la prueba estadística.
7. Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. Determinar la decisión estadística.
10. Expresar la decisión estadística en términos del problema.

Prueba de hipótesis para la media de la población:

Se debe saber si la varianza poblacional es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

jose manuel dijo...

buenas noche profesor le escribe el bachiller vasquez jose manuel de administracion seccion "B"

Prueba de Hipotesis.
la prueba de hipotesis emplea los mismos conceptos de la estimacion de intervalos. aunque la prueba de hipotesis y la estimacion de
intervalos se llevan a cabo de diferentes forma conducen a resultados y clonclusiones comparables.
La palabra hipotesis se puede definir de varias maneras, a saber:
-afirmacion que esta sujeta a verificacion o comprobacion.
-suposicion que se utiliza como base para una accion.

Hipotesis de investigacion.
se puede definir como un enunciado predictivo el cual relaciona una o mas variable dependiente con una o mas varibles independiente. dicho ununciado es una suposicion que debe ser confirmada.

Hipotesis estadistica.
consiste en postulados predictivos que se establecen en base a la hipotesis de investigacion y se compruevan estadisticamente, en otras palabras son afirmaciones sobre uno o mas parametros de una o mas poblaciones.

Hipotesis nula.
postulado que no establece diferencia entre el o los resultados obtenidos (muestra) y los teoricos (poblacion). es la hipotesis que realmente se toma para ser verificada a traves de procedimientos estadisticos especifica los valores hipoteticos para uno o mas parametros poblacionales.

Hiotesis altelnativa.
postulado que afirma que el parametro poblacional tiene un valor distinto al hipotetico. es una aseveracion sobre el mismo parametro poblacional que se utiliza en la hipotesis nula. la hipotesis alternativa puede ser direccional o unilateralcuando se indica la direccion de la diferencia , y y no direccional o bilateral cuando afirma solamente que el parametro poblacional es diferente al hipotetico.

Prueba de hipotesis.
es el proceso de usar la muestra para contrastar o comprobar si la hipotesis formulada es verdadera o falsa; no existiendo certeza de que no se cometeran equivocaciones. es denominado tambien "prueba estadistica de la verdad o falseda de la hipotesis".

Errores y riesgo de la prueba.
Las pruebas estadísticas forman parte de la teoría de la decisión. Esencialmente emplean métodos inductivos para, a partir de la información de las muestras, establecer o estimar características generales de las poblaciones de origen.

Prueba de hipotesis para la media poblacional.
lo que se tiene que saber es que hipótesis es una aseveración acerca de una población y para verificar si una hipótesis es verdadera o falsa se lo verifica con los datos en unos casos la población es tan grande que por diversas razones no sería factible estudiar todos los elementos, objetos o personas en la población.


Estadistico de prueba y regla sobre las desiciones.
consiste en comparar el valor real calculado del estadistico de prueba con el valor critico de esta (Z o L). si este valor calculado esta en la region de rechazo se rechaza la hipotesis nula, de lo contrario, no se puede rechazar.

ruben fuentes dijo...

INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.

Una hipótesis estadística es una afirmación respecto a alguna característica de una población. Contrastar una hipótesis es comparar las predicciones con la realidad que observamos. Si dentro del margen de error que nos permitimos admitir, hay coincidencia, aceptaremos la hipótesis y en caso contrario la rechazaremos

• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.

Representa un elemento fundamental en el proceso de investigación. Luego de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza. La hipótesis bien formulada tiene como función encausar el trabajo que se desea llevar al efecto además que aclaran acerca de cuales son las variables, que han de analizarse y las relaciones que existen entre ellas, y permiten derivar los objetivos del estudio constituyéndose en la base de los procedimientos de investigación.

HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.

Al intentar alcanzar una decisión, es útil hacer hipótesis (o conjeturas) sobre la población aplicada tales hipótesis, que pueden ser o no ciertas, se llaman hipótesis estadísticas. Son en general, enunciados acerca de las distribuciones de probabilidad de las poblaciones

HIPÓTESIS NULA (Ho).

En muchos casos formulamos una hipótesis estadística con el único propósito de rechazarla o invalidarla. Así, si queremos decidir si una moneda está trucada, formulamos la hipótesis de que la moneda es buena (o sea p = 0,5, donde p es la probabilidad de cara).

Analógicamente, si deseamos decidir si un procedimiento es mejor que otro, formulamos la hipótesis de que no hay diferencia entre ellos (o sea. Que cualquier diferencia observada se debe simplemente a fluctuaciones en el muestreo de la misma población). Tales hipótesis se suelen llamar hipótesis nula y se denotan por Ho.

Para todo tipo de investigación en la que tenemos dos o más grupos, se establecerá una hipótesis nula.

La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos.

• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).

Toda hipótesis que difiere de una dada se llamará una hipótesis alternativa. Por ejemplo: Si una hipótesis es p = 0,5, hipótesis alternativa podrían ser p = 0,7, p " 0,5 ó p > 0,5.

Una hipótesis alternativa a la hipótesis nula se denotará por H1.

Al responder a un problema, es muy conveniente proponer otras hipótesis en que aparezcan variables independientes distintas de las primeras que formulamos. Por tanto, para no perder tiempo en búsquedas inútiles, es necesario hallar diferentes hipótesis alternativas como respuesta a un mismo problema y elegir entre ellas cuáles y en qué orden vamos a tratar su comprobación.

• PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Una hipótesis estadística es una suposición hecha con respecto a la función de distribución de una variable aleatoria.

Para establecer la verdad o falsedad de una hipótesis estadística con certeza total, será necesario examinar toda la población. En la mayoría de las situaciones reales no es posible o practico efectuar este examen, y el camino mas aconsejable es tomar una muestra aleatoria de la población y en base a ella, decidir si la hipótesis es verdadera o falsa.

En la prueba de una hipótesis estadística, es costumbre declarar la hipótesis como verdadera si la probabilidad calculada excede el valor tabular llamado el nivel de significación y se declara falsa si la probabilidad calculada es menor que el valor tabular.

La prueba a realizar dependerá del tamaño de las muestras, de la homogeneidad de las varianzas y de la dependencia o no de las variables.

ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada, diremos que se ha cometido un error

Por otra parte, si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se cometió un error

En ambos casos, se ha producido un juicio erróneo.

Para que las reglas de decisión (o no contraste de hipótesis) sean buenos, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de la decisión; y no es una cuestión sencilla, porque para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica, un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave.

La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra que no siempre es posible
• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

Expresar la hipótesis nula
Expresar la hipótesis alternativa
Especificar el nivel de significancía
Determinar el tamaño de la muestra
Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
Determinar la prueba estadística.
Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
Determinar la decisión estadística.
Expresar la decisión estadística en términos del problema.

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

diana carolina gomez palencia dijo...

Hipótesis de Investigación.
Es el tipo de hipótesis al que nos hemos referido anteriormente y se le define como una aseveración, conjetura o proposición sobre las probables relaciones entre dos o mas variables. Con frecuencia se pueden expresar en forma descriptiva, correlacional, de causalidad, de nulidad, etc. dependiendo del propósito y naturaleza de la investigación que se intenta desarrollar.

HIPOTESIS ESTADISTICA :
Es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria.

Hipótesis nula (denotada como H0): Generalmente se plantea como hipótesis "nula" la hipótesis de que no existe diferencia, es decir, que la diferencia es "nula" entre los valores a comparar. Esta hipótesis se denotará por H0. El rechazo de la hipótesis nula siempre conduce a la aceptación de la hipótesis alternativa. Por lo general, la hipótesis nula se plantea de tal modo que especifique un valor exacto del parámetro.

Hipótesis alternativa (denotada como H1 Ha):
Se denomina hipótesis alternativa aquella hipótesis contra la cual queremos contrastar la hipótesis nula. Esta hipótesis puede ser simple o compuesta.

Prueba de hipótesis:
Una prueba o contraste de una hipótesis estadística es una regla o procedimiento que conduce a una decisión de aceptar o rechazar cierta hipótesis con base en los resultados de una muestra. Los procedimientos de prueba de hipótesis dependen del empleo de la información contenida en una muestra aleatoria de la población de interés. Si esta información es consistente con la hipótesis se concluye que esta es verdadera; sin embargo, si esta información es inconsistente con la hipótesis se concluye que esta es falsa.

ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA:

La práctica de probar la hipótesis nula contra una alternativa, sobre la base de la información de la muestra, conduce a dos tipos posibles de error, debido a fluctuaciones al azar en el muestreo. Es posible que la hipótesis nula sea verdadera pero rechazada debido a que los datos obtenidos en la muestra sean incompatibles con ella; como puede ocurrir que la hipótesis nula sea falsa pero no se la rechace debido a que la muestra obtenida no fuese incompatible con ella.

ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

Estadística de prueba nos proporcionará un número obtenido a partir de los datos muestrales y que nos indicará si la hipótesis nula debe ser rechazada o aceptada.

Regla de decisión define las condiciones que conducen a la aceptación o rechazo de H0.


PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

Se trata de un procedimiento estadístico que nos permite decidir si los datos muestrales son consistentes o no con algún valor que hemos fijado para la media de una población normalmente distribuida.

1. Pruebas para una muestra.

a) Varianza poblacional conocida.

Estadístico de prueba: que sigue la normal estándar

b) Varianza poblacional desconocida y muestra pequeña.

Estadístico de prueba: que sigue una t de student con n-1 grados de libertad.

c) Varianza poblacional desconocida y muestra grande.

Basándonos en el teorema central de límite, el estadístico de prueba sería que seguiría la normal estándar.

2. Pruebas para dos muestras independientes.

Las hipótesis a probar son:

a) H0: vs. Ha: que es equivalente a H0: vs.Ha: . Prueba de cola derecha.
b) H0: vs. Ha: que es equivalente a H0: vs. Ha: . Prueba de cola izquierda.
c) H0: vs. Ha: que es equivalente a H0: vs. Ha: . Prueba de dos colas.

Se tienen en cuenta dos casos:

1. Las varianzas de las poblaciones son conocidas, o desconocidas y n>30.
Estadístico de prueba Z= que sigue la normal estándar.
2. Las varianzas son desconocidas pero se suponen iguales y n<30.
Estadístico de prueba T= que sigue una t de student con (n1+n2-2) grados de libertad

3. Pruebas sobre las medias cuando las observaciones son pareadas.

Requiere que las unidades que formen pareja tengan las mismas características.

El procedimiento estadístico para analizar el comportamiento de la variable de interés se basa en la diferencia de las mediciones de las unidades que forman la pareja.

Estadística de prueba: T= que tiene una distribución t con n-1 grados de libertad. = diferencia promedio de los datos muestrales. Sd=desviación estándar de dichas diferencias.

isaias tovar dijo...

isaias tovar administracion seccion b


INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.
La inferencia estadística es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).
El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.


• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Representa un elemento fundamental en el proceso de investigación. Luego de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza.

• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
La hipótesis estadística es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.

• HIPÓTESIS NULA (Ho).
(X1) = (X2); no existe relación en los promedios obtenidos por los estudiantes entrenados en técnicas de estudio (X1) y los no entrenados (X2)
• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
X1 > X2; los alumnos sometidos a entrenamientos en técnicas de elaboración de resumen (X1) obtuvieron mejor promedio de rendimiento que aquellos alumnos que no recibieron ningún tipo de entrenamiento (X2).
• PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Errores de tipo I y de tipo II.
Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada, diremos que se ha cometido un error de tipo I.
Por otra parte, si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se cometió un error de tipo II.
En ambos casos, se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión (o no contraste de hipótesis) sean buenos, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de la decisión; y no es una cuestión sencilla, porque para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica, un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave.
La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra que no siempre es posible.

• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

1. Expresar la hipótesis nula
2. Expresar la hipótesis alternativa
3. Especificar el nivel de significancía
4. Determinar el tamaño de la muestra
5. Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. Determinar la prueba estadística.
7. Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. Determinar la decisión estadística.
10. Expresar la decisión estadística en términos del problema.
PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

Primeramente lo que se tiene que saber es que hipótesis es una aseveración acerca de una población y para verificar si una hipótesis es verdadera o falsa se lo verifica con los datos en unos casos la población es tan grande que por diversas razones no sería factible estudiar todos los elementos, objetos o personas en la población.
También nos dice que la prueba de hipótesis comienza con una afirmación o también se puede decir una suposición acerca de un parámetro poblacional, como la media poblacional; entonces como conclusión es un procedimiento que se basa en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad..
El procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis.

unefa-admonpublica2groups dijo...

INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.

El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.
La aplicación de cálculos probabilísticos permite determinar a partir de qué valor debemos rechazar la hipótesis garantizando que la probabilidad de cometer un error es un valor conocido a priori.
Las hipótesis pueden clasificarse en dos grupos, según:
1. Especifiquen un valor concreto o un intervalo para los parámetros del modelo.
2. Determinen el tipo de distribución de probabilidad que ha generado los datos.
Un ejemplo del primer grupo es la hipótesis de que la media de una variable es 10, y del segundo que la distribución de probabilidad es la distribución normal.
Aunque la metodología para realizar el contraste de hipótesis es análoga en ambos casos, distinguir ambos tipos de hipótesis es importante puesto que muchos problemas de contraste de hipótesis respecto a un parámetro son, en realidad, problemas de estimación, que tienen una respuesta complementaria dando un intervalo de confianza (o conjunto de intervalos de confianza) para dicho parámetro. Sin embargo, las hipótesis respecto a la forma de la distribución se suelen utilizar para validar un modelo estadístico para un fenómeno aleatorio que se está estudiando.


HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Son aquellas proposiciones acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables.

HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y a analizar para probar las hipótesis son cuantitativos, hay tres tipos de estas hipótesis: 4.1) De estimación: son las descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, diseñadas para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población, y se basan en información previa. 4.2) Estadísticas de correlación: El sentido de estas es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términos estadísticos. 4.3) De la diferencia de medias u otros valores: En estas se compara una estadística entre dos o más grupos.

HIPÓTESIS NULA (Ho).
Una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.

HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Una prueba de hipótesis estadística es una conjetura de una o más poblaciones. Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de una hipótesis estadística, a no ser que se examine la población entera. Esto por su puesto sería impractico en la mayoría de las situaciones. En su lugar, se toma una muestra aleatoria de la población de interés y se utilizan los datos que contiene tal muestra para proporcionar evidencia que confirme o no la hipótesis. La evidencia de la muestra que es un constante con la hipótesis planteada conduce a un rechazo de la misma mientras que la evidencia que apoya la hipótesis conduce a su aceptación.

Etapas Básicas en Pruebas de Hipótesis.
Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del 5%, entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.
Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.


ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se ha cometido un error de tipo II. En ambos casos se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión sean buenas, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de decisión, y no es una cuestión sencilla, por que para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.


ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

1. Expresar la hipótesis nula
2. expresar la hipótesis alternativa
3. especificar el nivel de significancía
4. determinar el tamaño de la muestra
5. establecer los valores criticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. determinar la prueba estadística.
7. coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. determinar la decisión estadística.
10. expresar la decisión estadística en términos del problema.


PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.
Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

la nachi dijo...

HIPOTESIS DE INVESTIGACION
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.

IMPORTANCIA
Las hipótesis son el punto de enlace entre la teoría y la observación. Su importancia en que dan rumbo a la investigación l sugerir los pasos y procedimientos que deben darse en la búsqueda del conocimiento.

HIPOTESIS ESTADISTICAS
es una asunción relativa a una o varias poblaciones, que puede ser cierta o no. Las hipótesis estadísticas se pueden contrastar con la información extraída de las muestras y tanto si se aceptan como si se rechazan se puede cometer un error

HIPOTESIS NULA
En muchos casos formulamos una hipótesis estadística con el único propósito de rechazarla o invalidarla. Así, si queremos decidir si una moneda está trucada, formulamos la hipótesis de que la moneda es buena (o sea p = 0,5, donde p es la probabilidad de cara).

Analógicamente, si deseamos decidir si un procedimiento es mejor que otro, formulamos la hipótesis de que no hay diferencia entre ellos (o sea. Que cualquier diferencia observada se debe simplemente a fluctuaciones en el muestreo de la misma población). Tales hipótesis se suelen llamar hipótesis nula y se denotan por Ho.

Para todo tipo de investigación en la que tenemos dos o más grupos, se establecerá una hipótesis nula.

La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos.

Por ejemplo, supongamos que un investigador cree que si un grupo de jóvenes se somete a un entrenamiento intensivo de natación, éstos serán mejores nadadores que aquellos que no recibieron entrenamiento. Para demostrar su hipótesis toma al azar una muestra de jóvenes, y también al azar los distribuye en dos grupos: uno que llamaremos experimental, el cual recibirá entrenamiento, y otro que no recibirá entrenamiento alguno, al que llamaremos control. La hipótesis nula señalará que no hay diferencia en el desempeño de la natación entre el grupo de jóvenes que recibió el entrenamiento y el que no lo recibió.

Una hipótesis nula es importante por varias razones:

Es una hipótesis que se acepta o se rechaza según el resultado de la investigación.

El hecho de contar con una hipótesis nula ayuda a determinar si existe una diferencia entre los grupos, si esta diferencia es significativa, y si no se debió al azar.

No toda investigación precisa de formular hipótesis nula. Recordemos que la hipótesis nula es aquella por la cual indicamos que la información a obtener es contraria a la hipótesis de trabajo.

Al formular esta hipótesis, se pretende negar la variable independiente. Es decir, se enuncia que la causa determinada como origen del problema fluctúa, por tanto, debe rechazarse como tal.

HIPOTESIS DE ALTERNATIVA
Una hipótesis alternativa a la hipótesis nula se denotará por H1.

Al responder a un problema, es muy conveniente proponer otras hipótesis en que aparezcan variables independientes distintas de las primeras que formulamos. Por tanto, para no perder tiempo en búsquedas inútiles, es necesario hallar diferentes hipótesis alternativas como respuesta a un mismo problema y elegir entre ellas cuáles y en qué orden vamos a tratar su comprobación.
Las hipótesis, naturalmente, serán diferentes según el tipo de investigación que se esté realizando. En los estudios exploratorios, a veces, el objetivo de la investigación podrá ser simplemente el de obtener los mínimos conocimientos que permitan formular una hipótesis. También es aceptable que, en este caso, resulten poco precisas, como cuando afirmamos que "existe algún tipo de problema social en tal grupo", o que los planetas poseen algún tipo de atmósfera, sin especificar de qué elementos está compuesto.

ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA

Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada, diremos que se ha cometido un error de tipo I.

Por otra parte, si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se cometió un error de tipo II.

En ambos casos, se ha producido un juicio erróneo.

Para que las reglas de decisión (o no contraste de hipótesis) sean buenos, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de la decisión; y no es una cuestión sencilla, porque para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica, un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave.

La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra que no siempre es posible

PRUEBA DE HIPÓTESIS.
Una hipótesis estadística es una suposición hecha con respecto a la función de distribución de una variable aleatoria.

Para establecer la verdad o falsedad de una hipótesis estadística con certeza total, será necesario examinar toda la población. En la mayoría de las situaciones reales no es posible o practico efectuar este examen, y el camino mas aconsejable es tomar una muestra aleatoria de la población y en base a ella, decidir si la hipótesis es verdadera o falsa.

En la prueba de una hipótesis estadística, es costumbre declarar la hipótesis como verdadera si la probabilidad calculada excede el valor tabular llamado el nivel de significación y se declara falsa si la probabilidad calculada es menor que el valor tabular.

La prueba a realizar dependerá del tamaño de las muestras, de la homogeneidad de las varianzas y de la dependencia o no de las variables.

Si las muestras a probar involucran a más de 30 observaciones, se aplicará la prueba de Z, si las muestras a evaluar involucran un número de observaciones menor o igual que 30 se emplea la prueba de t de student. La fórmula de cálculo depende de si las varianzas son homogéneas o heterogéneas, si el número de observaciones es igual o diferente, o si son variables dependientes.

Para determinar la homogeneidad de las varianzas se toma la varianza mayor y se divide por la menor, este resultado es un estimado de la F de Fisher. Luego se busca en la tabla de F usando como numerador los grados de libertad (n-1) de la varianza mayor y como denominador (n-1) de la varianza menor para encontrar la F de Fisher tabular. Si la F estimada es menor que la F tabular se declara que las varianzas son homogéneas. Si por el contrario, se declaran las varianzas heterogéneas. Cuando son variables dependientes (el valor de una depende del valor de la otra), se emplea la técnica de pruebas pareadas.

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.

Primeramente lo que se tiene que saber es que hipótesis es una aseveración acerca de una población y para verificar si una hipótesis es verdadera o falsa se lo verifica con los datos en unos casos la población es tan grande que por diversas razones no sería factible estudiar todos los elementos, objetos o personas en la población.
También nos dice que la prueba de hipótesis comienza con una afirmación o también se puede decir una suposición acerca de un parámetro poblacional, como la media poblacional; entonces como conclusión es un procedimiento que se basa en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad..
El procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis

yormi josefina dijo...

Adm. "B"...
INFERENCIA ESTADÍSTICA, PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.


• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Las Hipótesis de investigación pueden ser de varios tipos, como: * Descriptivas: corresponden a estudios descriptivos aunque no siempre tienen que ser formuladas… * Correlacionales: corresponden a estudios correlacionales y pueden establecer relación entre dos o más variables… De casualidad: afirma las relaciones entre dos o más variables describiendo como se dan estas relaciones y proponiendo un sentido de entendimiento en dónde se comprenda con facilidad la causa y el efecto.


• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS:
Son transformaciones de las hipótesis de investigación en símbolos estadísticos y se formulan cuando los datos del estudio son cuantitativos. Estas pueden ser hipótesis estadísticas de estimación, de correlación o de diferencia.


• HIPÓTESIS NULA:
Son proposiciones acerca de la relación entre variables planteadas de manera que niegan o refutan lo que afirman las
hipótesis de investigación. De este modo, existen tantas hipótesis nulas como hipótesis de investigación. Las hipótesis
nulas se simbolizan como H0.

Hipótesis nula I No existen relaciones estadísticamente significativas entre la variable dependientes y la independiente.
Hipótesis nula II
No existen relaciones estadísticamente significativas entre los diferentes grupos de usuarios (expertos y no expertos).


• HIPÓTESIS :
Se formulan cuando existen otras posibles explicaciones del fenómeno, adicionales a las propuestas en las hipótesis de investigación y nula. Es la que intenta explicar el fenómeno cuando rechazamos la hipótesis de trabajo (investigación) y cuando por alguna razón no podemos aceptar la nula. Estas se simbolizan con Ha.


• PRUEBA DE HIPÓTESIS:
Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis estadística se denota por “H” y son dos:

- Ho: hipótesis nula
- H1: hipótesis alternativa


• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA: La práctica de probar la hipótesis nula contra una alternativa, sobre la base de la información de la muestra, conduce a dos tipos posibles de error, debido a fluctuaciones al azar en el muestreo. Es posibles que la hipótesis nula sea verdadera pero rechazada debido a que los datos obtenidos en la muestra sea incompatibles con ella; como puede ocurrir que la hipótesis nula sea falsa pero no se la rechace debido a que la muestra obtenida no fuese incompatible con ella.


• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA: Las estadísticas de pruebas forman parte de la teoría de la decisión. Esencialmente emplean métodos inductivos para, a partir de la información de las muestras, establecer o estimar características generales de las poblaciones de origen.

REGLAS SOBRE DECISIONES:
Se establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota.

unefa-admonpublica2groups dijo...

INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.
El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.
Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.
La aplicación de cálculos probabilísticos permite determinar a partir de qué valor debemos rechazar la hipótesis garantizando que la probabilidad de cometer un error es un valor conocido a priori.
Las hipótesis pueden clasificarse en dos grupos, según:
1. Especifiquen un valor concreto o un intervalo para los parámetros del modelo.
2. Determinen el tipo de distribución de probabilidad que ha generado los datos.
Un ejemplo del primer grupo es la hipótesis de que la media de una variable es 10, y del segundo que la distribución de probabilidad es la distribución normal.
Aunque la metodología para realizar el contraste de hipótesis es análoga en ambos casos, distinguir ambos tipos de hipótesis es importante puesto que muchos problemas de contraste de hipótesis respecto a un parámetro son, en realidad, problemas de estimación, que tienen una respuesta complementaria dando un intervalo de confianza (o conjunto de intervalos de confianza) para dicho parámetro. Sin embargo, las hipótesis respecto a la forma de la distribución se suelen utilizar para validar un modelo estadístico para un fenómeno aleatorio que se está estudiando.
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Son aquellas proposiciones acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables.
HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y a analizar para probar las hipótesis son cuantitativos, hay tres tipos de estas hipótesis: 4.1) De estimación: son las descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, diseñadas para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población, y se basan en información previa. 4.2) Estadísticas de correlación: El sentido de estas es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términos estadísticos. 4.3) De la diferencia de medias u otros valores: En estas se compara una estadística entre dos o más grupos.
HIPÓTESIS NULA (Ho).
Una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.
HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.
PRUEBA DE HIPÓTESIS.
Una prueba de hipótesis estadística es una conjetura de una o más poblaciones. Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de una hipótesis estadística, a no ser que se examine la población entera. Esto por su puesto sería impractico en la mayoría de las situaciones. En su lugar, se toma una muestra aleatoria de la población de interés y se utilizan los datos que contiene tal muestra para proporcionar evidencia que confirme o no la hipótesis. La evidencia de la muestra que es un constante con la hipótesis planteada conduce a un rechazo de la misma mientras que la evidencia que apoya la hipótesis conduce a su aceptación.
Etapas Básicas en Pruebas de Hipótesis.
Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del 5%, entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.
Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.
ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.
Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se ha cometido un error de tipo II. En ambos casos se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión sean buenas, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de decisión, y no es una cuestión sencilla, por que para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.
ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.
1. Expresar la hipótesis nula
2. expresar la hipótesis alternativa
3. especificar el nivel de significancía
4. determinar el tamaño de la muestra
5. establecer los valores criticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. determinar la prueba estadística.
7. coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. determinar la decisión estadística.
10. expresar la decisión estadística en términos del problema.
PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.
Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

Gabriela dijo...

• Hipótesis de investigación: Se pueden definir como soluciones probables previamente seleccionadas al problema planteado, que se tienen que confirmar a través del proceso de investigación con los hechos.

• Una hipótesis estadística se establecen mediante características de las poblaciones de origen. Las poblaciones de origen están definidas por parámetros, que son valores de la distribución fijos pero desconocidos. Los parámetros poblacionales se asemejan a los estadísticos muestrales y se estiman a partir de estos últimos.

• La hipótesis nula (Ho): está relacionada con una concepción parsimoniosa de la realidad. Corresponde al estado actual de conocimiento, por el cual, si no se hiciese el estudio sería la que prevalecería.

• La hipótesis alternativa (H1): por contra, está relacionada con el objetivo del estudio. Es la hipótesis que necesita la evidencia experimental y la recogida de evidencia para ser aceptada.

• Las pruebas de Hipótesis: se construyen para decidir si aceptamos o rechazamos la hipótesis de trabajo o la hipótesis alternativa. Conceptualmente no se pueden aplicar para aceptar las hipótesis nulas, puesto que son temporalmente aceptadas hasta que se reúna evidencia en algún estudio que las rechace definitivamente. Durante este periodo las hipótesis nulas son sencillamente "no rechazadas".

• Errores y riesgos de la prueba: es la probabilidad de que la prueba rechace una hipótesis nula falsa (de que no cometerá un error de tipo II). Conforme el poder aumenta, las probabilidades de un error de tipo II disminuyen, y viceversa. La probabilidad de un error de tipo II se designa como tasa de falsos negativos (β). Por lo tanto el poder es igual a 1 − β.

juliolandaez dijo...

INFERENCIA ESTADISTICA.

HIPOTESIS DE INVESTIGACION.

Es cuando el investigador comienza, formulando la hipotesis que pretende probar . es decir algo cientifico.

Hipotesis estadisticas.

Es un supuesto acerca de la distribucion de la variable aleatoria.

HIPOTESIS NULA Ho.

LLamada por los rusos hipotesis fundamental;es un parametro hipotetico que se compara con el resultado muestral.

HIPOTESIS ALTERNATIVA.

Se acepta solo si la hipotesis nula es rechazada. es decir contradice a la hipotesis nula.

PRUEBA DE HIPOTESIS.

Es determinar si el valor supuesto (hipotetico) de un parametro poblacional , como la media de la poblacion, debe aceptarce como verocimil.

ERRORES Y RIESGOS DE LA MUESTRA.

Se puede decir , que se estrablecen o se estiman muchas caracteristicas generales co el propocito de precisar las muestras.

ESTADISTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

Se determina la prueba estadistica .
se representa la hipotesis nula y alternativa.

PRUEBA DE HIPOTESIS PARA LA MEDIA MEDIA DE LA POBLACION.

La hipotesis acerca de una poblacion se verifica si es falsa o verdadera con los datos muestrales de la poblacion.

jasmin dijo...

Buen día Profesor, mi nombre es Jasmin Balza Administración de Gestión Municipal, esta es la actividad

HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.

Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.

• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.

Es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.


• HIPÓTESIS NULA (Ho).

Se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.


• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

• PRUEBA DE HIPÓTESIS.

Debemos comenzar por definir que es una hipótesis y que es prueba de hipótesis.
Hipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner aprueba, para verificar si la afirmación es razonable se usan datos.
En el análisis estadístico se hace una aseveración, es decir, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera.
Por tanto, la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable
Objetivo de la prueba de hipótesis.
El propósito de la prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado del estadístico (muestral), sino hacer un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del parámetro.






• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.
Cualquiera sea la decisión tomada a partir de una prueba de hipótesis, ya sea de aceptación de la Ho o de la Ha, puede incurrirse en error:
Un error tipo I se presenta si la hipótesis nula Ho es rechazada cuando es verdadera y debía ser aceptada. La probabilidad de cometer un error tipo I se denomina con la letra alfa α
Un error tipo II, se denota con la letra griega β se presenta si la hipótesis nula es aceptada cuando de hecho es falsa y debía ser rechazada.
En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisión equivocada.
La probabilidad de cometer un error de tipo II denotada con la letra griega beta, se conoce como nivel de riesgo del consumidor. La probabilidad de cometer un error de tipo II depende de la diferencia entre los valores supuesto y real del parámetro de la población. Como es más fácil encontrar diferencias grandes, si la diferencia entre la estadística de muestra y el correspondiente parámetro de población es grande, la probabilidad de cometer un error de tipo II, probablemente sea pequeña

• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

Valor determinado a partir de la información muestral, que se utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula., existen muchos estadísticos de prueba para nuestro caso utilizaremos los estadísticos z y t. La elección de uno de estos depende de la cantidad de muestras que se toman, si las muestras son de la prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el estadístico z, en caso contrario se utiliza el estadístico t.
Tipos de prueba
a) Prueba bilateral o de dos extremos: la hipótesis planteada se formula con la igualdad
b) Pruebas unilateral o de un extremo: la hipótesis planteada se formula con ≥ o ≤

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN

Se debe realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

marielys dijo...

Inferencia Estadistica: Prueba o Contraste de Hipotesis

La inferencia estadística o estadística inferencial se refiere a un conjunto de métodos mediante los cuales se pueden hacer afirmaciones con respecto a una población completa a partir únicamente de la observación de una parte de ella.
La prueba o contraste de hipotesis; es un procedimiento mediante el cual se compara lo propuesto por una hipótesis contra la evidencia empírica que proporciona la observación de datos provenientes de la población sobre la cual se hace la hipótesis.

Hipotesis de investigacion:

Una hipótesis de investigación puede definirse como una proposición tentativa acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables. Si la hipótesis de investigación establece la asociación de dos o más variables y posiblemente el grado de dicha asociación, entonces sera una hipótesis de investigación de tipo correlacional; por otra parte, si el objetivo de la investigación es comparar grupos, se estara ante el planteamiento de hipótesis de investigación que planteen diferencias entre grupos.

Hipotesis Estadisticas:

Una hipótesis estadística es una afirmación con respecto a una distribución de probabilidad. tambien se puede decir que es una asunción relativa a una o varias poblaciones, que puede ser cierta o no. Las hipótesis estadísticas se pueden contrastar con la información extraída de las muestras y tanto si se aceptan como si se rechazan se puede cometer un error.

Hipotesis Nula:

La hipótesis nula se utiliza en toda investigación en que se estudian las características de dos o más grupos, siendo aquella que establece que no existen diferencias significativas entre los grupos. La importancia de la hipótesis nula radica en que es de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza según el resultado de la prueba realizada, además de contribuir a determinar las diferencias entre los grupos sometidos a prueba si dichas diferencias son significativas.

Hipotesis alternativa:

Es la afirmación sobre el mismo parámetro da la población que se usa en la hipótesis nula. En general, es una afirmación que especifica que el parámetro de la población tiene un valor diferente, de alguna manera, del valor proporcionado en la hipótesis nula. El rechazo de la hipótesis nula implica la probable veracidad de la hipótesis alternativa. En pocas palabras se puede decir que la hipotesis alternativa es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula; y el planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

Prueba de Hipotesis:

Es cualquier afirmación acerca de una población y sus parámetros. Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis estadística se denota por “H” y son dos:
- Ho: hipótesis nula
- H1: hipótesis alternativa

Errores y Riesgos de la Prueba:

Error tipo I: En prueba de hipótesis, rechazo erróneo de una hipótesis nula que en efecto es verdadera.

Error tipo II: En prueba de hipótesis, aceptación errónea de una hipótesis nula que en efecto es falsa.

Riesgo alfa: En la prueba de hipótesis, es la probabilidad de cometer un error tipo I.

Riesgo beta : En la prueba de hipótesis, es la probabilidad de cometer un error tipo II.

Estadisticas de Pruebas y Reglas sobre Decisiones:

Las estadísticas de pruebas forman parte de la teoría de la decisión. Esencialmente emplean métodos inductivos para, a partir de la información de las muestras, establecer o estimar características generales de las poblaciones de origen.

las reglas sobre la sdecisiones, Se establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota.

Expresar la hipótesis nula
Expresar la hipótesis alternativa
Especificar el nivel de significancía
Determinar el tamaño de la muestra
Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
Determinar la prueba estadística.
Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
Determinar la decisión estadística.
Expresar la decisión estadística en términos del problema.

Prueba de Hipotesis oara la media poblacional:

Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional se debe saber si la varianza poblacional es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución en caso contrario. Las diferentes hipótesis que se pueden presentar son las siguientes:

1) Ho: m = m0
H1: m > m0


2) Ho: m = m0
H1: m < m0


3) Ho: m = m0
H1: m ¹ m0

Las pruebas de hipótesis para la media se basan en el estadístico dado por la media muestral cuya distribución tiende a la distribución normal (m, s² /n) para muestras grandes

luz marina dijo...

Hipotesis de investigacion:

Representa un elemento fundamental en el proceso de investigación. Luego de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza.

Hipotesis estadistica:

Una hipótesis estadística es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria.

Hipotesis nula (Ho:

En estadística, una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.

hipotesis alternativa(H1):

La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

Prueba de hipotesis:

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

Errores y riesgo de las pruebas:

Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada, diremos que se ha cometido un error de tipo I.
Por otra parte, si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se cometió un error de tipo II.
En ambos casos, se ha producido un juicio erróneo.
Para que las reglas de decisión (o no contraste de hipótesis) sean buenos, deben diseñarse de modo que minimicen los errores de la decisión; y no es una cuestión sencilla, porque para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica, un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave.
La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra que no siempre es posible.

Prueba de hipotesis para la media de la poblacion:

Primeramente lo que se tiene que saber es que hipótesis es una aseveración acerca de una población y para verificar si una hipótesis es verdadera o falsa se lo verifica con los datos en unos casos la población es tan grande que por diversas razones no sería factible estudiar todos los elementos, objetos o personas en la población.
También nos dice que la prueba de hipótesis comienza con una afirmación o también se puede decir una suposición acerca de un parámetro poblacional, como la media poblacional; entonces como conclusión es un procedimiento que se basa en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad..
El procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis.

hector quintero dijo...

DEFINICIÓN DE HIPÓTESIS
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.

HIPOTESIS ESTADISTICA

Una hipótesis estadística es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria.
Es importante recordar que las hipótesis son siempre enunciados relativos a la población o distribución bajo estudio, no enunciados en torno a la muestra. El valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis suele determinarse de una de tres maneras:

HIPOTESIS NULA
En estadística, una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia, estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.
PRUEBE DE HIPOTESIS
En la prueba de hipótesis se comienza suponiendo un valor de un parámetro que, a juicio del investigador, sea el más adecuado de acuerdo con la información disponible, a esta suposición se le llama hipótesis nula y se representa con Ho. A continuación se define otra hipótesis, llamada hipótesis alternativa, que es la opuesta de lo que se afirma en la hipótesis nula. La hipótesis alternativa se representa como Ha. El procedimiento para probar una hipótesis comprende el uso de datos de una muestra para probar las dos aseveraciones representadas por Ho y Ha.
La prueba de hipótesis se parece a un juicio penal. En éste, se parte del supuesto de que el acusado es inocente. La hipótesis nula es de inocencia. Lo contrario de la hipótesis nula es la hipótesis alternativa la cual expresa una creencia de culpabilidad, Por consiguiente, las hipótesis en un juicio criminal se escribirían:

Ho: El acusado es inocente
Ha: El acusado es culpable

maria martinez dijo...

Inferencia Estadística: prueba o contraste de hipótesis

la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.

Hipótesis de investigación; Se define como un enunciado predictivo el cual relaciona una o más variables dependiente con una o mas variables independientes. Dicho enunciado es una suposición que debe ser confirmada.

Hipótesis estadística; Consisten en postulados predictivos que se establecen en base a las hipótesis de investigación y se comprueban estadísticamente, es decir son afirmaciones sobre uno o más parámetros de una o más poblaciones.

Hipótesis Nula; Postulado que no establece diferencia entre el o los resultados obtenidos (muestra) y los teóricos (población). Es la hipótesis que realmente se toma para ser verificada a través de los procedimientos estadísticos.

Hipótesis alternativa; Postulado que afirma que el parámetro poblacional tiene un valor distinto al hipotético.

Prueba de Hipótesis; Es el proceso de usar la muestra para contrastar o comprobar si la hipótesis formulada es verdadera o falsa.

Aracelis Carolina dijo...

Buenas tardes.
UNIDAD III
INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CONTRASTE DE HIPÓTESIS: esta es la más común en el campo de la inferencia, utilizando los mismos concepto de la estimación de intervalos; aún cuando la prueba de hipótesis y la estimación se producen a cabo de diferentes formas que llevan a resultados y conclusiones comparables.
HIPÓTESIS: afirmación sujeta a verificación o comprobación, se utiliza como composición de base para una acción y confirma la veracidad de algo.
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN: es algo que se predice, en donde relacionamos una o varias variables dependientes de una o más variables independientes, así que tal suposición debe ser confirmada. Se recomienda volver a plantear antes de ser evidenciada estadísticamente.
HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS: son aprobaciones sobre uno o más parámetros de una o más poblaciones. (Cuando la Hipótesis de investigación trace convenientemente donde se compruebe por medio de los métodos estadísticos, se dice entonces que es una Hipótesis estadística), estas son de tipo Hipótesis Nula o Hipótesis Alternativa.
HIPÓTESIS NULA (Ho): recibe también el nombre de hipótesis de ninguna diferencia. Es aquella que afirma acerca del valor de un parámetro de la población Ho, siendo el punto de partid de una investigación.
HIPÓTESIS NULA (H1): es la afirmación que se acepta si los datos de muestra proporciona suficiente evidencia en la hipótesis nula es falsa. H1 es conocida también como la Hipótesis de Investigación. Puede ser direccional o unilateral, cuando se indica la dirección de la diferencia, y no direccional bilateral cuando afirma solo que el parámetro poblacional es diferente al hipotético, es decir, se formula operacionalmente la hipótesis de investigación.
PRUEBA DE HIPÓTESIS: procedimiento basado en la evidencia de la muestra y la teoría de probabilidad para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable, se le llama también; Prueba estadística e la verdad o falsedad de la hipótesis.
NIVEL DE SIGNIFICANCIA: es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
ERRORES Y RIESGO DE LA PRUEBA: va ha depender del resultado obtenido en el análisis de los datos de la muestra, para ver si se rechaza o no la hipótesis nula. Por lo tanto, se corre riesgo de equivocarse. Los dos tipos de errores son: Error tipo I (α): es el que se comete cuando se rechaza la hipótesis nula a nivel de la muestra y esta a nivel de la población es cierta, esto es el rechazo de una hipótesis nula verdadera. Error tipo II (β): es el que ocurre cuando a nivel de la muestra se acepta la hipótesis nula y esta a nivel de la población es falsa, consiste en la aceptación de una hipótesis de nula falsa.
ESTADÍSTICA DE PRUEBA Y REGLAS DE DECISIONES: la Estadística de Prueba: utilizando tanto z como t como el estadístico de prueba. Es el valor determinado a partir de la información de la muestra, que se utiliza para determinar si se va a rechazar la hipótesis nula. La Regla de Decisión: es una afirmación de las condiciones específicas en las que la hipótesis nula se rechaza y aquellas en las que se acepta. La región o área de rechazo define la ubicación de todos esos valores que son tan grandes o tan pequeñas que la probabilidad de su ocurrencia bajo una hipótesis nula verdadera es más bien remota. La Toma de Decisión: se calcula el estadístico de prueba, comparando con el valor crítico y tomando la decisión de rechazar o no la hipótesis nula.
PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA POBLACIONAL: de acuerdo a la regla de decisión se tiene que el valor calculado es menor que el valor teórico, por lo tanto se acepta la hipótesis nula. La Prueba para la Media de una Población donde la desviación estándar de la población es conocida: para una prueba de dos colas se utiliza cinco pasos, aquí nos preocupa si los resultados de la muestra son mayores o menores que la media poblacional propuesta. Lo que realmente es saber si es diferente del valor propuesto para la media poblacional (Ho:μ=200 y H1:μ±200). Para la prueba de una cola: se quiere establecer que es “mayor o menor que”. (Ho:μ<200 y H1:μ>200),

lauri dijo...

INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CRONTRASTE DE HIPÓTESIS.

El contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.

Por ejemplo, si sospechamos que una moneda ha sido trucada para que se produzcan más caras que cruces al lanzarla al aire, podríamos realizar 30 lanzamientos, tomando nota del número de caras obtenidas. Si obtenemos un valor demasiado alto, por ejemplo 25 o más, consideraríamos que el resultado es poco compatible con la hipótesis de que la moneda no está trucada, y concluiríamos que las observaciones contradicen dicha hipótesis.

· HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.

Una hipótesis puede definirse como una solución provisional (tentativa) para un problema dado. El nivel de verdad que se le asigne a tal hipótesis dependerá de la medida en que los datos empíricos recogidos apoyen lo afirmado en la hipótesis. Esto es lo que se conoce como contrastación empírica de la hipótesis o bien proceso de validación de la hipótesis. Este proceso puede realizarse de uno o dos modos: mediante confirmación (para las hipótesis universales) o mediante verificación (para las hipótesis existenciales).
Las hipótesis son proposiciones provisionales y exploratorias y, por tanto, su valor de veracidad o falsedad depende críticamente de las pruebas empíricas. En este sentido, la replicabilidad de los resultados es fundamental para confirmar una hipótesis como solución de un problema.

La hipótesis es el elemento que determina el diseño de la investigación y responde tentativamente al problema, el cual es la verdadera guía de la investigación. En resumen, una hipótesis es una proposición cuya verdad o validez no se cuestiona en un primer momento, pero que permite iniciar una cadena de razonamientos que luego puede ser adecuadamente verificada.

· HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.

Una hipótesis estadística es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria.

Es importante recordar que las hipótesis son siempre enunciados relativos a la población o distribución bajo estudio, no enunciados en torno a la muestra. El valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis suele determinarse de una de tres maneras:

a. Puede resultar de la experiencia o conocimientos pasados del proceso, o incluso de experimentación previa. El objetivo entonces de la prueba de hipótesis suele ser entonces determinar si la situación experimental ha cambiado.

b. Este valor puede determinarse a partir de alguna teoría o modelo con respecto al objeto que se estudia. Aquí el objetivo de la prueba de hipótesis es verificar la teoría o modelo.

c. Surge cuando el valor del parámetro de la población es resultado de consideraciones experimentales, tales como especificaciones de diseño o ingeniería, o de obligaciones contractuales. En esta situación, el objetivo de la prueba de hipótesis es la prueba de conformidad.

· HIPÓTESIS NULA (Ho).

En estadística, una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.


· HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).

La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.


· PRUEBA DE HIPÓTESIS.

la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.
Objetivo de la prueba de hipótesis.

El propósito de la prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado del estadístico (muestral), sino hacer

un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del parámetro.


· ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.

La práctica de probar la hipótesis nula contra una alternativa, sobre la base de la información de la muestra, conduce a dos tipos posibles de error, debido a fluctuaciones al azar en el muestreo. Es posible que la hipótesis nula sea verdadera pero rechazada debido a que los datos obtenidos en la muestra sean incompatibles con ella; como puede ocurrir que la hipótesis nula sea falsa pero no se la rechace debido a que la muestra obtenida no fuese incompatible con ella.

· ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.

Las pruebas estadísticas forman parte de la teoría de la decisión. Esencialmente emplean métodos inductivos para, a partir de la información de las muestras, establecer o estimar características generales de las poblaciones de origen. En este artículo se comentan algunos de los elementos más importantes de los pruebas estadísticas.

· PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN

Cuando se van a realizar pruebas de hipótesis relativas a la media poblacional m se debe saber si la varianza poblacional s² es conocida o desconocida, ya que la distribución subyacente al estadístico de prueba será la normal estándar si la varianza es conocida, y la distribución t en caso contrario.

Las diferentes hipótesis que se pueden presentar son las siguientes:

1) Ho: m = m0
H1: m > m0
2) Ho: m = m0
H1: m < m0
3) Ho: m = m0
H1: m ¹ m0
Las pruebas de hipótesis para la media se basan en el estadístico dado por la media muestral cuya distribución tiende a la distribución normal (m, s² /n) para muestras grandes.

Ruth dijo...

buenos dias profe disculpe la tardansa de la entrega de la investigacion pero tube muchos problemas con el internet muchas gracias

HIPOTESIS DE INVESTIGACION: Representa un elemento fundamental en el proceso de la investigación. Luego de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el mismo y permitirá llegar a conclusiones concretas del problema que recién comienza. Cuando es bien formulada tiene como función encausar el trabajo que se desea llevar al efecto, además que aclaran acerca de cuales son las variables que han de analizarse y las relaciones que existen entre ellas, y permiten derivar los objetivos del estudio constituyéndose en la base de los procedimientos de investigación.
HIPOTESIS ESTADISTICAS: Una hipótesis estadística es un enunciado acerca de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Las hipótesis estadísticas a menudo involucran uno o más características de la distribución, como por ejemplo forma o independencia de la variable aleatoria. Es importante recordar que las hipótesis son siempre enunciados relativos a la población o distribución bajo estudio, no enunciados en torno a la muestra. El valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis suele determinarse de una de tres maneras:
Puede resultar de la experiencia o conocimientos pasados del proceso, o incluso de experimentación previa. El objetivo entonces de la prueba de hipótesis suele ser entonces determinar si la situación experimental ha cambiado.
Este valor puede determinarse a partir de alguna teoría o modelo con respecto al objeto que se estudia. Aquí el objetivo de la prueba de hipótesis es verificar la teoría o modelo.
Surge cuando el valor del parámetro de la población es resultado de consideraciones experimentales, tales como especificaciones de diseño o ingeniería, o de obligaciones contractuales. En esta situación, el objetivo de la prueba de hipótesis es la prueba de conformidad.

HIPÓTESIS NULA (H0): representada por Ho, es la afirmación sobre una o más características de poblaciones que al inicio se supone cierta (es decir, la "creencia a priori"). También se dice que es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos.

HIPÓTESIS ALTERNATIVAS (H1): es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

PRUBA DE HIPÓTESIS: es un procedimiento basado en la evidencia maestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable. Se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco paso:
Paso 1: Plantear la hipótesis nula Ho y la hipótesis alternativa H1.
Cualquier investigación estadística implica la existencia de hipótesis o afirmaciones acerca de las poblaciones que se estudian.
La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que podemos rechazar o aceptar Ho.
La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.
Pasó 2: Seleccionar el nivel de significancia.
Nivel de significaría: Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Se le denota mediante la letra griega α, también es denominada como nivel de riesgo, este termino es mas adecuado ya que se corre el riesgo de rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad es verdadera. Este nivel esta bajo el control de la persona que realiza la prueba.
Si suponemos que la hipótesis planteada es verdadera, entonces, el nivel de significación indicará la probabilidad de no aceptarla, es decir, estén fuera de área de aceptación. El nivel de confianza, indica la probabilidad de aceptar la hipótesis planteada, cuando es verdadera en la población.

ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA: el muestreo de la estadística de prueba se divide en dos regiones, una región de rechazo y una región de no rechazo (aceptación). Si la estadística de prueba cae dentro de la región de aceptación, no se puede rechazar la hipótesis nula.
La región de rechazo puede considerarse como el conjunto de valores de la estadística de prueba que no tienen posibilidad de presentarse si la hipótesis nula es verdadera. Por otro lado, estos valores no son tan improbables de presentarse si la hipótesis nula es falsa. El valor crítico separa la región de no rechazo de la de rechazo.
Un error tipo I se presenta si la hipótesis nula es rechazada cuando de hecho es verdadera y debía ser aceptada.
Un error tipo II se presenta si la hipótesis nula es aceptada cuando de hecho es falsa y debía ser rechazada.
En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisión equivocada.
PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE POBLACIÓN: esta se compone de varias partes que enumero a continuación.
1. expresar la hipótesis nula
2. Expresar la hipótesis alternativa
3. Especificar el nivel de significancía
4. Determinar el tamaño de la muestra
5. Establecer los valores críticos que establecen las regiones de rechazo de las de no rechazo.
6. Determinar la prueba estadística.
7. Coleccionar los datos y calcular el valor de la muestra de la prueba estadística apropiada.
8. Determinar si la prueba estadística ha sido en la zona de rechazo a una de no rechazo.
9. Determinar la decisión estadística.
10. Expresar la decisión estadística en términos del problema.

noris dijo...

HIPOTESIS DE INVESTIGACION:es lo que se conoce como contrastación empírica de la hipótesis o bien proceso de validación de la hipótesis. Este proceso puede realizarse de uno o dos modos: es una cuestión sencilla, por que para cualquier tamaño de la muestra, un intento de disminuir un tipo de error suele ir acompañado de un crecimiento del otro tipo. En la práctica un tipo de error puede ser más grave que el otro, y debe alcanzarse un compromiso que disminuya el error más grave, la única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra, que no siempre es posible.
mediante confirmación (para las hipótesis universales) o mediante verificación (para las hipótesis existenciales).son proposiciones provisionales y exploratorias y, por tanto, su valor de veracidad o falsedad depende críticamente de las pruebas empíricas. En este sentido, la replicabilidad de los resultados es fundamental para confirmar una hipótesis como solución de un problema.

HIPOTESIS DE ESTADISTICA:Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación

HIPOTESIS NULA:es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta que una evidencia estadística en la forma de una prueba de hipótesis indique lo contrario. El uso de la hipótesis nula es polémico.
son el conjunto de afirmaciones adicionales que son añadidas al conjunto de axiomas, para ver si la tesis es deducible del conjunto formado por axiomas e hipótesis.

HIPOTESIS ALTERNATIVA:es una técnica de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.son, en realidad, problemas de estimación, que tienen una respuesta complementaria dando un intervalo de confianza (o conjunto de intervalos de confianza) para dicho parámetro.

Laura Hurtado dijo...

INFERENCIA ESTADÍSTICA: PRUEBA O CONTRASTE DE HIPÓTESIS.

La inferencia estadística es un elemento fundamental en el proceso de investigación. Después de formular el problema, el investigador formula una hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza.

Una hipótesis bien formulada tiene como función encausar el trabajo que se desea llevar al efecto. Además que una hipótesis aclara sobre cuales son variables, que se deben analizar y la relación que existe entre ellas, y permite derivar los objetivos del estudio constituyéndose en la base de los procedimientos de investigación.

• HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.
Es una suposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.

• HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS.
Una hipótesis estadística es una afirmación respecto a alguna característica de una población. Contrastar una hipótesis es comparar las predicciones con la realidad que observamos. Si dentro del margen de error que nos permitimos admitir, hay coincidencia, aceptaremos la hipótesis y en caso contrario la rechazaremos.

Al intentar alcanzar una decisión, es útil hacer hipótesis (o conjeturas) sobre la población aplicada.
Tales hipótesis, que pueden ser o no ciertas, se llaman hipótesis estadísticas.
Son, en general, enunciados acerca de las distribuciones de probabilidad de las poblaciones.

• HIPÓTESIS NULA (Ho).
La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos. Parte del supuesto que la diferencias entre el valor verdadero del parámetro y su valor hipotético es debida al azar, es decir no hay diferencia.

• HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1).
Toda hipótesis que difiere de una dada se llamará una hipótesis alternativa.
Al responder a un problema, es muy conveniente proponer otras hipótesis en que aparezcan variables independientes distintas de las primeras que se formulan. Esta hipótesis plantea opciones como respuesta a un mismo problema y elegir entre ellas cuáles y en qué orden vamos a tratar su comprobación.
• PRUEBA DE HIPÓTESIS.
Afirmación acerca de los parámetros de la población.
Se extraen conclusiones a partir de una muestra aleatoria y significativa, que permite aceptar o rechazar una hipótesis previamente emitida, sobre el valor de un parámetro desconocido de la población.
Una hipótesis estadística es una suposición hecha con respecto a la función de distribución de una variable aleatoria.
Para establecer la verdad o falsedad de una hipótesis estadística con certeza total, será necesario examinar toda la población. En la mayoría de las situaciones reales no es posible o practico efectuar este examen, y el camino mas aconsejable es tomar una muestra aleatoria de la población y en base a ella, decidir si la hipótesis es verdadera o falsa.
En la prueba de una hipótesis estadística, es costumbre declarar la hipótesis como verdadera si la probabilidad calculada excede el valor tabular llamado el nivel de significación y se declara falsa si la probabilidad calculada es menor que el valor tabular.
La prueba a realizar dependerá del tamaño de las muestras, de la homogeneidad de las varianzas y de la dependencia o no de las variables.

• ERRORES Y RIESGOS DE LA PRUEBA.
El contraste de hipótesis no establece la verdad de la hipótesis, sino un criterio que permite decidir si una hipótesis se acepta o se rechaza, o el determinar si las muestras observadas difieren significativamente de los resultados esperados. En este proceso se puede incurrir en dos tipos de errores según sea la situación real y la decisión que se tiene.
Error de tipo I: si se rechaza una hipótesis cuando debiera ser aceptada.
Error de tipo II: si se acepta y debe ser rechazada se dice que se ha cometido dicho error.
Minimizar los errores no es una cuestión sencilla, un tipo suele ser más grave que otro y los intentos de disminuir uno suelen producir el aumento del otro. La única forma de disminuir ambos a la vez es aumentar el tamaño de la muestra.

• ESTADÍSTICAS DE PRUEBA Y REGLAS SOBRE DECISIONES.
Cuando se estudia ambos valores estadísticos es decir, ambos lados de la media se la llama prueba de uno y dos extremos o contraste de una y dos colas.
Con frecuencia no obstante, estaremos interesados tan sólo en valores extremos a un lado de la media (o sea, en uno de los extremos de la distribución), tal como sucede cuando se contrasta la hipótesis de que un proceso es mejor que otro (lo cual no es lo mismo que contrastar si un proceso es mejor o peor que el otro) tales contrastes se llaman unilaterales, o de un extremo. En tales situaciones, la región crítica es una región situada a un lado de la distribución, con área igual al nivel de significación.
Curva Característica Operativa Y Curva De Potencia


• PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE LA POBLACIÓN.