HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS (TEMA 10.1)

Hemos llegado al último tema de la asignatura!! El temario de estadística llega a su fin, aunque aún os tengo que contar de que trata y como hemos realizado nuestro proyecto de investigación. Este tema lo dividiré en dos o tres partes, aún no lo tengo claro, lo que si que tengo claro es que en esta primera entrada acerca de este ¡último tema! os contaré un poco de que van las hipótesis estadísticas.

Contrastes de hipótesis: usados para controlar errores aleatorios.

Con los contrastes (test) de hipótesis la estrategia es la siguiente:

• Establecemos una hipótesis cerca del valor del parámetro.
• Realizamos la recogida de datos.
• Analizamos la coherencia existente entra la hipótesis previa y los datos obtenidos.

Se trata de herramientas muy útiles, ya que nos permiten cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

El test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula que establecemos previamente. Según el tipo de variables implicadas en el estudio elegiremos un tipo de análisis estadístico u otro:

El test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula, a este tipo de erro lo llamamos error α.

• El error α es la probabilidad de equivocarme al rechazar la hipótesis nula.
• El error α más pequeño al que podemos rechazar la hipótesis nula es el error p . 

Habitualmente rechazamos H₀ para un nivel α máximo del 5% (p< 0.05). Por encima del 5% de error, aceptamos la hipótesis nula. Es lo que llamamos “significación estadística”.

Los tipos de errores en el test de hipótesis son:

Hasta aquí esta primera parte, esta tarde os dejaré la información sobre los test de hipótesis. Me dispongo ahora a estudiar ¡¡estamos en época de exámenes!!