TOMA DE DECISIONES

República Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria

Instituto Universitario de Tecnología Industrial

“Rodolfo Loero Arismendi”

Extensión Punto Fijo

Carrera: Administración Tributaria

Integrantes:

Aular Maria f. C.I.:20.384.507

Punto fijo, 19 Febrero 2015

INTRODUCCION

El Método Estadístico es un poderoso instrumento o procedimiento de trabajo del Método Científico. Es común que se tenga el criterio reducido, de que el mismo se ponga de manifiesto cuando se tiene recogida cierta cantidad de datos y se pretenda analizar los mismos para llegar a las deducciones necesarias, algo que se contradice cuando se mencionan sus etapas: Planificación de la investigación.

Recolección de la Información.

Elaboración de los datos recogidos. Análisis e interpretación. (Ms C. Alfredo Álvarez González).

Es en la Planificación de la investigación donde se organiza toda ella a partir de un esquema tal que sea capaz de evaluar su factibilidad además que controle, facilite y evalúe su ejecución hasta alcanzar la meta propuesta. Por tanto se corresponde con esta etapa la preparación de un Protocolo o Proyecto de Investigación en el cual se definen las herramientas a utilizar.

Como parte de la Elaboración de los Datos está el sometimiento de los mismos a las herramientas de la Estadística, como ejemplo: Prueba de Hipótesis, ya prevista a utilizar cuando se crea el Protocolo.

Con frecuencia en la práctica tenemos que tomar decisiones sobre poblaciones a partir de informaciones muéstrales. Esas decisiones se conocen como decisiones estadísticas. Por ejemplo queremos decidir partiendo de datos muéstrales si un nuevo material es realmente más resistente en la construcción de una cuerda, si un procedimiento en Cultura Física es mejor que otro, etc.

Al intentar tomar decisiones, debemos hacer suposiciones sobre la población cuya característica es analizada en cuestión. Tales suposiciones, que pueden o no ser verdaderas, y en general son proposiciones sobre las distribuciones de probabilidad de las poblaciones, son llamadas hipótesis estadísticas.

Toma de Decisiones: usando prueba de hipótesis

Comprobación de Hipótesis: Error tipo I y tipo II

 Error tipo I

Un error de tipo I, también conocido como un error de la primera clase, se produce cuando la hipótesis nula es verdadera, pero se rechaza. Se está afirmando algo que está ausente, un éxito falso. Un error de tipo I se puede comparar con lo que se denomina falso positivo en las pruebas de que una sola condición se prueba para. Errores de tipo I son un enfoque filosófico del escepticismo y de la navaja de Occam. Un error de tipo I se produce cuando creemos una mentira. En términos de los cuentos populares, un investigador puede ser "falsas alarmas" sin un lobo a la vista.

El tipo del error de tipo I se llama el tamaño de la prueba y denotada por la letra griega una. Por lo general, es igual al nivel de significación de la prueba. En el caso de una simple hipótesis nula a es la probabilidad de un error de tipo I. Si la hipótesis nula es de material compuesto, a es el máximo de los posibles probabilidades de un error de tipo I.

Error de falsos positivos

Un error de falsos positivos, comúnmente llamada una "falsa alarma" es un resultado que indica una determinada condición se ha cumplido, cuando en realidad no se ha cumplido. En el caso de "falsas alarmas" - la condición probada es "¿Hay un lobo cerca de la manada", el resultado real fue que no había sido un lobo cerca de la manada. El pastor erróneamente indicó que había una, llamando "Lobo, lobo!".

Un error de falso positivo es un error de tipo I cuando la prueba se comprueba una sola condición, y da como resultado una decisión afirmativa o negativa generalmente designado como "verdadero o falso".

 Error tipo II

Un error de tipo II, también conocido como un error de la segunda clase, se produce cuando la hipótesis nula es falsa, pero erróneamente no ser rechazada. Está fallando para hacer valer lo que está presente, de una señorita. Un error de tipo II puede ser comparado con un llamado falso negativo en una prueba de comprobación de una sola condición con un resultado definitivo de verdadero o falso. Un error de tipo II se comete cuando dejamos de creer en una verdad. En términos de los cuentos populares, un investigador puede dejar de ver el lobo. Una vez más, H0: ningún lobo.

El tipo del error de tipo II se denota con la letra griega y en relación con la potencia de una prueba.

Lo que realmente llamamos de tipo I o error de tipo II depende directamente de la hipótesis nula. La negación de la hipótesis nula provoca errores tipo I y tipo II para cambiar los papeles.

El objetivo del ensayo es determinar si la hipótesis nula puede ser rechazada. Una prueba estadística puede rechazar o dejar de rechazar una hipótesis nula, pero nunca probarlo verdad.

Error de falsos negativos

Un error de falsos negativos es donde un resultado de la prueba indica que una condición falló, mientras que en realidad se ha realizado correctamente. Un ejemplo común es un prisionero culpable liberado de la cárcel. La condición: "¿Es el prisionero culpable?" en realidad tenía un resultado positivo. Pero la prueba no se dio cuenta de esto, y decidió erróneamente el prisionero no era culpable.

Un error de falsos negativos es un error de tipo II se produce en pasos de prueba en una sola condición se comprueba, y el resultado puede ser positivo o negativo.

Comprobación de las Hipótesis

La comprobación de la hipótesis es otra etapa del proceso de investigación sumamente importante por cuanto de esta depende alcanzar el objetivo (un nuevo conocimiento). Significa corroborar si los hechos observados concuerdan con la hipótesis propuesta. Es el proceso por medio del cual las hipótesis se contrastan con la realidad y se aprueban o se rechazan. La simulación de modelos, los diseños experimentales y los procedimientos estadísticos son algunas formas de probar la hipótesis. Todo proceso de comprobación de hipótesis debe ser preparado antes de comenzar con el trabajo documental y de campo, lo que significa que debe elaborarse y probarse todo el instrumental de recolección de datos, la determinación del tamaño de la muestra, su probabilidad de error y el sistema de análisis de datos que se utilizara.

A continuación se presentan los pasos

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