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Propuesta provisionalque sirve para responder de forma alternativa a un problema con base        científica.
Referirse a situaciones reales             Variables bien definidasRelación entre variables debe ser clara y verosímil Los...
Cada tipo de hipótesis tiene sus características extra.Las hipótesis descriptivas delvalor de variables que se van a obser...
Es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a lashipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.
UNA HIPÓTESIS ESTADÍSTICA ES LA EXPRESIÓN DE UNAHIPÓTESIS CIENTÍFICA EN TÉRMINOS DE PARÁMETROS.En el actual plan de estudi...
En la población estudiantil guatemalteca la prevalencia del“bullying” es inferior al 10%.He: πbullying < 0,10.
Nótese que, mientras que en la 1ª hipótesishay implicados dos parámetros (o, lo que es lo mismo, dos poblaciones), la 2ª h...
Se refiere al conjunto de métodos mediante los cuales podemoshacer afirmaciones con respecto a una población completa a pa...
Formas       ESTIMACIÓN  básicas     para   realizar inferencia    PRUEBA DEestadística:   HIPÓTESIS
En particular, una hipótesis   estadísticapuede ser unaafirmación con respecto a un parámetro (si sabemos quela distribuci...
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El nivel de confianza es la probabilidad de que el parámetroa estimar se encuentre en el intervalo de confianza.El nivel d...
Los niveles    deconfianza   más usuales   son:  90%;  95%    y  99%.
EJERCICIO:La media de las estaturas de una muestra aleatoria de 400personas de una ciudad es 1,75 m. Se sabe que la estatu...
n = 400       x = 1.75     σ = 0.4      1- α = 0.95              z α/2 = 1.96(1.75 ± 1.96 · 0.4/20 )   → (1.7108,1.7892)
El nivel de confianza es la probabilidad a priori deque el intervalo de confianza a calcular contenga alverdadero valor de...
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Hipotesis estadistic aa

  1. 1. GRUPO No. 3 Gilberto Osiel Ramírez Urbano Wuilmar Eden Ramírez Ross Roger Osiel Martínez Sáenz Abner Josué Ramírez LópezIng. Axel Fernando Gutiérrez Valiente
  2. 2. Propuesta provisionalque sirve para responder de forma alternativa a un problema con base científica.
  3. 3. Referirse a situaciones reales Variables bien definidasRelación entre variables debe ser clara y verosímil Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas
  4. 4. Cada tipo de hipótesis tiene sus características extra.Las hipótesis descriptivas delvalor de variables que se van a observar en un contexto.Las hipótesis correlacionales especifican las relacionesentre dos o más variables y el orden de éstas no esimportante. Pueden alcanzar un nivel predictivo y parcialmente explicativo.
  5. 5. Es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a lashipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.
  6. 6. UNA HIPÓTESIS ESTADÍSTICA ES LA EXPRESIÓN DE UNAHIPÓTESIS CIENTÍFICA EN TÉRMINOS DE PARÁMETROS.En el actual plan de estudios de la licenciatura dePsicología de la Universidad Panamericana, el rendimientoacadémico (notas) en las asignaturas de 2º es mayor queen las de 1º.He: 2º 1º 2º 1º ( , ) Notas Notas Notas Notas ì >ì o Md > Md uotras posibles .
  7. 7. En la población estudiantil guatemalteca la prevalencia del“bullying” es inferior al 10%.He: πbullying < 0,10.
  8. 8. Nótese que, mientras que en la 1ª hipótesishay implicados dos parámetros (o, lo que es lo mismo, dos poblaciones), la 2ª hipótesis se refiere al valor de un único parámetro (y hay implicada una única población).Cuando en la He aparecen los operadores relacionales < o > se habla de contraste unilateral, mientras que cuando aparece el ≠ se habla de contraste bilateral.
  9. 9. Se refiere al conjunto de métodos mediante los cuales podemoshacer afirmaciones con respecto a una población completa a partir únicamente de la observación de una parte de ella.
  10. 10. Formas ESTIMACIÓN básicas para realizar inferencia PRUEBA DEestadística: HIPÓTESIS
  11. 11. En particular, una hipótesis estadísticapuede ser unaafirmación con respecto a un parámetro (si sabemos quela distribución es binomial, entonces podríamos establecer la hipótesis de que la probabilidadde éxito es p = 0.5).
  12. 12. Consideremos Supongamos que se la siguiente nos presenta una caja opaca y cerrada, situación dentro de la cual sabemos hay 100 canicas que pueden ser rojas, blancas o una mezcla de ambas. A nosotros nos interesa decir algo con respecto a todas las canicas dentro de la caja (son todas rojas, todas blancas o cuántas hay de cada tipo). ¿Cuál sería una forma completamente segura de hacerlo?
  13. 13. Si tuviéramos la posibilidad de vaciar la caja, por ejemplo, y examinar el contenido completo, entonces sabríamos con toda certeza las condiciones que existen dentro dela caja; pero, ¿qué pasa entonces si por algún motivo no podemos examinar todo elcontenido, aunquesí una parte de él?
  14. 14. Una forma de lidiar con la imposibilidad de examinar todo elcontenido es hacer intervenir a la probabilidad. Supongamos que senos dice que la caja contiene solamente canicas blancas, pero quenuestra suposición es que en realidad hay algunas rojas dentro.Podemos plantear nuestro primer contraste de hipótesis prototipo dela siguiente forma:H0: En la caja solamentehay canicas blancas Ha: En la caja hay al menos una canica roja.
  15. 15. Ahora necesitamos contrastar nuestra hipótesis nula contra la evidencia queobtenemos al observar datos, para lo cual sacamos una pequeña cantidad de canicas de la caja (sin poder observar las demás) y examinamos su color.Nuestro estadístico deprueba, al que llamaremosX, en este caso es elnúmero de canicas rojasentre las extraídas. Dadoque la aparición de almenos una canica rojaharía completamenteevidente que la hipótesisnula no es verdadera, laregión de rechazo es R ={X ≥ 1}. Por tantorechazaríamos la hipótesisnula si X ≥ 1.
  16. 16. El análisis de varianza es una prueba que nos permite medir la variación de las respuestas numéricas comovalores de evaluación de diferentes variables nominales.
  17. 17. Lo que interesa en el análisis de varianza es averiguar si las mediasde las poblaciones representadas por la aplicación de los métodosse pueden considerar iguales o no. En una media de cuatropoblaciones tendríamos: H0: m1 = m2 = m3 = m4
  18. 18. En esta situación, los cuatro grupos están muy cercanos. Su varianzatotal no será grande. Cada grupo tiene su propia varianza interna.
  19. 19. En esta otra, al separarse los grupos, la varianza total aumentará, porque hay más dispersión,pero la varianzainterna de cada grupo es la misma. Lo que ha aumentado es la variabilidad Intergrupos.
  20. 20. Observando las imágenes podemos entender que si lavarianza total aumenta, esto puede deberse a dos causas, o a que haya aumentado la varianza interna de cadagrupo, o, lo que es más probable, que se hayan separado las medias y eso ha aumentado la varianza total. Cuando las medias de varios grupos relacionados se separan entre sí, aumenta la varianza total.
  21. 21. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, puedo calcular unintervalo de confianza para la media, o la distribución; pero nunca puedo llegar a tener un valor exacto con total seguridad.
  22. 22. El nivel de confianza es la probabilidad de que el parámetroa estimar se encuentre en el intervalo de confianza.El nivel de confianza (p) se designa mediante 1 − α, y sesuele tomar en tanto por ciento.
  23. 23. Los niveles deconfianza más usuales son: 90%; 95% y 99%.
  24. 24. EJERCICIO:La media de las estaturas de una muestra aleatoria de 400personas de una ciudad es 1,75 m. Se sabe que la estatura delas personas de esa ciudad es una variable aleatoria que sigueuna distribución normal con varianza σ2 = 0,16 m2.Construye un intervalo, de un 95% de confianza, para la mediade las estaturas de la población.
  25. 25. n = 400 x = 1.75 σ = 0.4 1- α = 0.95 z α/2 = 1.96(1.75 ± 1.96 · 0.4/20 ) → (1.7108,1.7892)
  26. 26. El nivel de confianza es la probabilidad a priori deque el intervalo de confianza a calcular contenga alverdadero valor del parámetro. Se indica por 1-α y habitualmente se da en porcentaje (1-α)%. Hablamos de nivel de confianza y no deprobabilidad ya que una vez extraída la muestra, el intervalo de confianza contendrá al verdaderovalor del parámetro o no, lo que sabemos es que si repitiésemos el proceso con muchas muestras podríamos afirmar que el (1-α)% de los intervalos así construidos contendría al verdadero valor del parámetro.

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