Hipotesis

HIPOTESIS CIENTIFICA

Una hipótesis científica es una proposición aceptable que ha sido formulada a través de la recolección de información y datos, aunque no esté confirmada, sirve para responder de forma alternativa a un problema con base científica.

La hipótesis científica es una afirmación acerca de la distribución de cierta variable aleatoria. En dicha hipótesis se considera el valor de un parámetro correspondiente a la distribución poblacional conocida o supuestamente conocida o la forma de la distribución.

HIPOTESIS ESTADISTICA

Al intentar tomar una decisión, es inútil hacer suposiciones (o conjeturas) acerca de las poblaciones implicadas. Dichas suposiciones, que pueden o no ser verdaderas, se denominan hipótesis estadísticas. En general, son afirmaciones acerca de las distribuciones de probabilidad de las poblaciones.

HIPOTESIS NULA

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 prueba estadística en la forma de una prueba empírica de la hipótesis indique lo contrario. Si la hipótesis nula no es rechazada, esto no quiere decir que sea verdadera.

HIPOTESIS ALTERNATIVA

Son posibilidades alternativas ante las hipótesis de investigación y nula. Ofrecen otra descripción, explicaciones distintas a las que proporcionan los ya mencionados tipos de hipótesis, estas sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hipótesis de investigación y nula.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS Y SIGNIFICANCIA O REGLAS DE DECISION

Si suponemos que cierta hipótesis es verdadera, pero encontramos que los resultados de una muestra aleatoria difieren marcadamente de los esperados bajo la hipótesis sobre la base del azar de la teoría del muestreo, podremos decir que las diferencias observadas son significativas y nos inclinamos a rechazar la hipótesis (o al menos a no aceptarla debido a la evidencia obtenida). Por ejemplo, si de 20 lanzamientos de una moneda obtenemos 16 caras, podemos inclinarlos a rechazar la hipótesis de que la moneda es balanceada aunque posiblemente estemos equivocados. Los procedimientos que nos permiten aceptar o rechazar hipótesis o determinar si las muestras observadas difieren significativamente de los resultados esperados reciben el nombre de pruebas de hipótesis, pruebas de significancia o reglas de decisión.

ERRORES TIPO I Y II (EXPLIQUE LA DIFERENCIA)

*El error tipo I también denominado error de tipo alfa (α)1 o falso positivo, se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nula (H0), siendo ésta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, ya que el investigador concluye que hay diferencia, cuando en realidad no existe.

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*El error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) se comete en la situación contraria: cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula (H0), siendo ésta falsa en la población. Es equivalente a un resultado falso negativo, ya que el investigador concluye que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.

DIFERENCIA

FALTA

NIVEL DE SIGNIFICANCIA (EXPLIQUE EL CONCEPTO)

Cuando se prueba una hipótesis, la probabilidad máxima con la que estaría dispuesto a arriesgarse a cometer un error tipo I se llama nivel de significancia de la prueba. Esta probabilidad, con frecuencia denotada por (a), por lo general se especifica antes de seleccionar cualquier

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