Qué Diferencias Existen Entre Hacer Un Contraste De Hipótesis Con Una Prueba Paramétrica Con Respecto A Una No Paramétrica?

Pruebas de Hipótesis.

1.1 Hipótesis estadísticas. Conceptos generales.

1.2 Errores tipo I y II.

1.3 Pruebas unilaterales y bilaterales.

1.4 Prueba de una hipótesis: referente a la media con varianza Desconocida utilizando la distribución normal y “t” student.

1.5 Dos muestras: pruebas sobre dos medias utilizando la distribución Normal y “t” student.

1.6 Una muestra: prueba sobre una sola proporción.

1.7 Dos muestras: prueba sobre dos proporciones.

1.8 Dos muestras: pruebas pareadas.

U N I D A D 1

Pruebas de Hipótesis.

1.8 Dos muestras: pruebas pareadas.

Prueba de hipótesis para muestras pareadas.

Una de las hipótesis sobre las que habitualmente se fundamentan las pruebas estadísticas de comparación es que las observaciones pertenecientes a cada una de las muestras son independientes entre sí, no guardan relación; siendo precisamente ese uno de los objetivos de la aleatorización (elección aleatoria de los sujetos o unidades de observación). Sin embargo, la falta de independencia entre las observaciones de los grupos puede ser una característica del diseño del estudio para buscar fundamentalmente una mayor eficiencia del contraste estadístico al disminuir la variabilidad. En otras ocasiones con este tipo de diseño pareado lo que se busca es dar una mayor validez a las inferencias obtenidas, controlando o eliminando la influencia de variables extrañas cuyo efecto ya es conocido o sospechado, y no se desea que intervenga en el estudio actual pudiendo enmascarar el efecto del tratamiento o de la variable de interés.

Las muestras apareadas se obtienen usualmente como distintas observaciones realizadas sobre los mismos individuos. Un ejemplo de observaciones pareadas consiste en considerar a un conjunto de n personas a las que se le aplica un tratamiento médico y se mide por ejemplo el nivel de insulina en la sangre antes (X) y después del mismo (Y). En este ejemplo no es posible considerar aX eY como variables independientes ya que va a existir una dependencia clara entre las dos variables.

Si se quiere contrastar si hay diferencia entre las poblaciones, llamemos di a la

diferencia entre las observaciones “antes” y “después”.

Supongamos que la v.a. que define la diferencia entre el antes y después es una v.a. “d”

que se distribuye normalmente, pero cuyas media y varianza son desconocidas

Si queremos contrastar la hipótesis de que el tratamiento ha producido cierto efecto µ0.

en el caso en que H0 fuese cierta el estadístico de contraste adecuado es , que se

distribuye

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