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LA HIPOTESIS ESTADISTICAS 2da PARTE

PASOS A SEGUIR EN UNA PRUEBA DE HIPOTESIS
En la prueba de hipótesis, debemos establecer el valor supuesto o hipotetizado del parámetro de población antes de comenzar a tomar la muestra. La suposición que deseamos probar se conoce como hipótesis nula Ho.
Con base en los datos muéstrales la hipótesis nula se rechaza o no rechaza. Nunca se puede aceptar la hipótesis nula como verdadera para demostrar sin lugar a dudas que la hipótesis es verdadera se tendría que conocer el parámetro de la población. El no rechazo solamente significa que la evidencia muestral no es lo suficientemente fuerte como para llevar a su rechazo.

La hipótesis nula siempre lleva el signo de igual (=).
El término hipótesis nula surge de las primeras aplicaciones agrícolas y médicas de la estadística. Con el fin de probar la efectividad un nuevo fertilizante o de una nueva medicina, la hipótesis que se probaba es que no tuvo efecto, es decir no tuvo diferencia entre las muestras tratadas y no tratadas.
La hipótesis alternativa describe la conclusión a la que se llegará si se rechaza a la hipótesis nula. También se conoce como hipótesis de investigación. La hipótesis alternativa se acepta si los datos de la muestra proporcionan suficiente evidencia estadística de que la hipótesis nula es falsa.

Tipos de hipótesis
Estimación: Del valor de una o varias variables que se van a observar en un contexto. Señalan la presencia de cierto hecho o fenómeno.

Correlación: El cambio de una variable va acompañado de un cambio en otra correspondiente. Puede ser una correlación simple o múltiple. El orden en que se coloquen las variables no es importante, no hay una relación de causa-efecto; por lo mismo, no se habla de variables dependientes e independientes.
Diferencias: Dirigidas a comparar grupos y puede ser simple si no determina a cuál grupo favorece la diferencia o direccional en el caso contrario. Pueden ser parte de estudios relacionales si se limitan a establecer la diferencia, pero si además pretenden explicar el por qué de la diferencia, son hipótesis de estudios explicativos.
Causalidad: Buscan demostrar la relación de causalidad entre la variable independiente y dependiente; teniendo en cuenta que la existencia de una correlación no necesariamente establece una relación de causalidad; no se puede plantear una de estas hipótesis si no se ha realizado el control metodológico; caso contrario se debe realizar el control estadístico y plantearse una hipótesis con variables intervinientes.
Tipos de hipótesis alternativas posibles
Ha: 16
Ha: > 16
Ha: < 16
El signo de igual (=) nunca aparecerá en la hipótesis alternativa. Porque la hipótesis nula es la declaración que se prueba, y es necesario incluir un valor especifico en los cálculos. La hipótesis alternativa se observa sólo si se demuestra que no es verdadera la hipótesis nula.
No hay un nivel de significancia que se aplique a todas las pruebas. Se toma la decisión de utilizar los niveles 0.05 (que con frecuencia se conoce como un nivel del 5%), .01, 0.10, o cualquiera entre 0 y 1 a elección de la persona que realiza la prueba.

La zona de rechazo son los valores de la estadística de prueba para los cuales se rechaza la hipótesis nula. La regla de decisión en la prueba de hipótesis, puede establecerse de tres maneras:
Hacer liga con problema resuelto de prueba de hipótesis para la
( conocida ó )

Regla basada en la estadística de prueba.
Regla basada en la probabilidad.
Regla basada en la distribución de probabilidad del estadístico utilizado en la prueba.

Calcular la estadística de prueba a partir de los datos muéstrales considerando H0 como verdadera
Decidir si H0 se acepta o se rechaza.
Concluir en términos del contexto del problema.

Tamaño muestral inadecuado
Muestras demasiado grandes para los objetivos del estudio consumen recursos valiosos y generalmente escasos, por no mencionar los riegos para los sujetos expuestos innecesariamente al ensayo.
Por contra muestras demasiado pequeñas aumentan la probabilidad de riesgo beta: no se acepta la hipótesis alternativa, aun siendo verdadera. El estudio es poco sensible a la realidad. Si con muestras demasiado grandes, se desperdiciaba parte de los recursos, con muestras pequeñas, normalmente se desperdician todos.
Las técnicas estadísticas para el cálculo del tamaño muestral, permiten dimensionar el estudio para adecuarlo a los riesgos máximos admisibles y a los recursos disponibles. Estas técnicas, asimismo, toman en consideración un aspecto importante de las pruebas estadísticas: si la aproximación es uni o bilateral. De esto también depende el que se produzca un tercer tipo de error gamma.
Tipos de contraste y error gamma fatal
La interpretación de las pruebas estadísticas está condicionada por la construcción de las hipótesis. Se pueden formular hipótesis alternativas en una o dos direcciones en relación a la hipótesis nula. Consideremos el caso en donde se comparan dos tratamientos. Con un tipo de contraste unilateral se establecerían supuestos de superioridad o inferioridad de un tratamiento con respecto al otro.

Relación entre problema de investigación e hipótesis
La relación entre problema e hipótesis es muy directa. Las hipótesis se relacionan con el problema de investigación porque proponen respuestas tentativas a la pregunta que se plantea. Por lo tanto, las hipótesis surgen de las preguntas de investigación.
Es importante notar que una vez plantada la hipótesis, ésta se convierte en la guía precisa para buscar la solución al problema de investigación.

Surgimiento de la hipótesis
Las hipótesis surgen del planteamiento del problema y de la revisión de la literatura. Es decir, nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas relacionadas con nuestro problema de investigación, de la observación y de estudios revisados.
Por lo tanto, existe una relación muy estrecha entre planteamiento del problema, revisión de la literatura y la hipótesis.

La calidad de la hipótesis está relacionada positivamente con el grado de exhaustividad con el que se haya revisado la literatura. En este sentido, constituye un gran peligro en la investigación científica formular hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales como hipotetizar algo sumamente comprobado o hipotetizar algo que ha sido contundentemente rechazado.

Características de una buena hipótesis
Las hipótesis deben referirse a una situación real. Es decir, deben someterse a prueba en un universo y contexto bien definido.
Los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible. No se deben usar términos vagos o confusos.

La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica).
Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben ser observables y medibles. Esto significa que deben tener referentes en la realidad. No se deben incluir aspectos morales o cuestiones que no podamos medir en la realidad.

Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Este requisito se refiere a que al formular una hipótesis se analice si hay al alcance técnicas o herramientas para verificarla.

REDACTADO POR FELIPE ARIEL ESTUDIANTE DE INGENIERIA EN SISTEMA

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