Hipótesis para la media

1. ¿Qué es una hipótesis?

Es una afirmación relativa a un parámetro de la población sujeta a verificación.

1. ¿Cómo se establece H0 y H1?

H0 (hipótesis nula): se establece para realizar una prueba, creando esta hipótesis a lo que se cree es probable que suceda, así que se define como un enunciado relativo al valor de un parámetro poblacional que se formula con el fin de probar evidencia numérica.

H1 (hipótesis alternativa): se establece describiendo lo que concluirá en caso de que se rechace la hipótesis nula, por lo que se define como un enunciado que se acepta si los datos de la muestra ofrecen suficiente evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula.

1. Características de la hipótesis de dos colas, cola derecha y cola izquierda.

Prueba de dos colas:

• Los resultados de la muestra pueden ser mayores o menores que la media poblacional, no nos interesa.
• Nos interesa si el resultado de la muestra es diferente del valor propuesta de la media poblacional
• Es una afirmación de que la diferencia entre los grupos es significativa, pero no se especifica la dirección de la diferencia.
• Se usa para comparar dos grupos o dos muestras, y se puede aplicar a cualquier tipo de datos, como datos numéricos, categóricos o binarios.
• Se utiliza en pruebas de hipótesis para determinar si la diferencia entre dos grupos es estadísticamente significativa o simplemente debido al azar.
• El nivel de significancia se divide entre las dos colas, lo que significa que la probabilidad de cometer un error tipo I se divide entre ambas colas.
• Se puede representar gráficamente con una distribución normal, en la que la hipótesis nula se representa como una línea vertical en el centro de la distribución y las dos colas se representan a ambos lados de la línea vertical.

Cola derecha

• También se conoce como hipótesis unilaterales de dirección positiva.
• Se utiliza para determinar si una muestra es mayor que otra muestra o si una muestra tiene un valor mayor que una constante dada.
• La hipótesis nula establece que la población es menor o igual a un valor específico, mientras que la hipótesis alternativa establece que la población es mayor que ese valor.
• El nivel de significancia se divide en la cola derecha de la distribución.
• La región crítica se encuentra en la cola derecha de la distribución.
• Se usa para probar afirmaciones sobre el aumento o mejora de una medida.

Cola izquierda

• También se conoce como hipótesis unilaterales de dirección negativa.
• Se utiliza para determinar si una muestra es menor que otra muestra o si una muestra tiene un valor menor que una constante dada.
• La hipótesis nula establece que la población es mayor o igual a un valor específico, mientras que la hipótesis alternativa establece que la población es menor que ese valor.
• El nivel de significancia se divide en la cola izquierda de la distribución.
• La región crítica se encuentra en la cola izquierda de la distribución.
• Se usa para probar afirmaciones sobre la disminución o empeoramiento de una medida.

1. Errores tipo I y tipo II.

Error tipo I: Rechaza la hipótesis nula H0 cuando es verdadera

Error tipo II: Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa

1. Regiones de aceptación y rechazo de H0. 

Si el valor p es menor que el nivel de significancia, se rechaza Ho, si es mayor H0 no se rechaza.

Si el valor p es menor que

1. 0.10, hay cierta evidencia que H0 no es verdadera
2. 0.05, hay evidencia fuerte de que H0 no es verdadera
3. 0.01, hay evidencia muy fuerte de H0 no es verdadera
4. 0.001, hay evidencia extremadamente fuerte de que H0 no es verdadera

CLASE 02 DE MARZO

H0: Sana

H1: Enferma

ERROR TIPO I: Concluyes que está enferma cuando en realidad está sana.

ERROR TIPO II: Concluyes que está sano cuando la realidad es que está enfermo.

DOS COLAS

H0: = a 10

H1: dif a 10

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