Resumen: 5 pasos para probar una hipótesis

Resumen: 5 pasos para probar una hipótesis

Procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis

Paso 1: Establecemos la hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (H1)

Aquí establecemos las hipótesis a probar y se le nombra hipótesis nula (Ho la H es la hipótesis y el 0 indica que no hay diferencia).

Ejemplo: La hipótesis nula hace referencia a la cantidad media de millas recorridas con llantas de cinturón de acero indiferente de 60000. La hipótesis nula colocamos como Ho: u=60000

Para comprobar que la hipótesis nula es verdadera seria necesario conocer el indicador poblacional, tendríamos que entrevistar o contar cada elemento de la población.

La hipótesis nula inicia con expresiones como “No existe diferencia significativa entre”    

Hipótesis Nula: Planteamiento relativo al valor de un parámetro poblacional formulado con el objetivo de probar evidencia numérica.

Hipótesis Alternativa: Aseveración que se acepta si los datos de la muestra prometen suficiente evidencia para negar la hipótesis nula.

Un artículo reciente dice que el tiempo de uso promedio de los aviones comerciales estadounidenses es de 15 años. Para ejecutar una prueba estadística relacionada con esta afirmación, el primer paso es determinar las hipótesis nula y alternativa. La hipótesis nula representa el estado actual. Se escribe: Ho: N = 15. La hipótesis alternativa hace referencia al hecho de que la afirmación no es cierta, es decir, H1: N ≠ 15. Es imperativo recordar que, sin importar la manera de traza el problema, la hipótesis nula siempre llevara el signo de igual. Este signo (=) nunca aparecerá en la hipótesis alternativa. ¿Por qué? Porque es la afirmación que se va a probar, y es fundamental un valor específico para incluir en los cálculos. Se acude a la hipótesis alternativa sólo si la información recomienda que se debe rechazar la hipótesis nula.

Paso 2: Se selecciona un nivel de significancia  

Luego de establecer las hipótesis nula y alternativa, el siguiente paso consiste en resolver el nivel de significancia.

Nivel de significancia(α): Probabilidad de no tomar la hipótesis nula cuando es cierta.

No existe nivel de significancia que se aplique a todas las pruebas. Se decide utilizar el nivel de 0.05 (expresado con frecuencia como nivel de 5%), nivel de 0.01, nivel de 0.10 o cualquier otro nivel entre 0 y 1. Se acostumbra a elegir el nivel de 0.05 para los proyectos de investigación consumidores; el nivel de 0.01 relacionado con el control de calidad, y el de 0.10 para las encuestas políticas. Usted, el investigador, debe elegir el nivel de significancia antes de formular una regla de decisión y reunir los datos de la muestra.

Ejemplo: Supongamos que el contrato especifica que el departamento de control de calidad del fabricante de computadoras va a tomar una muestra de los envíos que llegan. Si más de 6% de las tarjetas de la muestra no cumple las normas, el envío rechazamos. La hipótesis nula consiste en que el envío de tarjetas contiene 6% o menos tarjetas que no se acoplan a las normas. La hipótesis alternativa consiste en que más de 6% de las tarjetas están dañadas.

ERROR TIPO I: No aceptar la hipótesis nula, Ho, cuando es verdad.

ERROR TIPO II: Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.

Frecuentemente se hace referencia a la probabilidad de cometer estos dos posibles errores como alfa, α, y beta, β. Alfa es la probabilidad de cometer un error tipo I, y beta, la probabilidad de cometer un error tipo II.

                                                            Investigador

Paso 3: Seleccionamos el estadístico de prueba

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