• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Test de Hipotesis Estadística
 

Test de Hipotesis Estadística

on

  • 20,431 views

Descripcion de los pasos fundamentales para la construcción y realización de pruebas de hipótesis estadistica en una investigación

Descripcion de los pasos fundamentales para la construcción y realización de pruebas de hipótesis estadistica en una investigación

Statistics

Views

Total Views
20,431
Views on SlideShare
19,938
Embed Views
493

Actions

Likes
11
Downloads
0
Comments
3

13 Embeds 493

http://agrega.juntadeandalucia.es 271
http://e-ducativa.catedu.es 99
https://avanza.educarex.es 44
http://www.slideshare.net 20
http://127.0.0.1 18
http://adistancia.educantabria.es 15
http://www.utnfravirtual.org.ar 9
http://127.0.0.1:51235 8
http://aulavirtual.educa.jccm.es 3
http://webcache.googleusercontent.com 2
http://educacionadistancia.juntadeandalucia.es 2
http://127.0.0.1:8080 1
http://cienciasfera.com 1
More...

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel

13 of 3 previous next Post a comment

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Test de Hipotesis Estadística Test de Hipotesis Estadística Presentation Transcript

    • Diseñando Experimentos
      Contrastes de hipótesis
      estadística
      Juan de J. Sandoval, M Sc.
      Centro de Investigaciones
      Instituto Tecnológico Metropolitano
      2008
    • Contraste de hipótesis en Estadística
      • Test de hipótesis estadística
      • Hipótesis nula y alternativa
      • Errores en un test de hipótesis
      estadística
      • Uso del p-valor
      • ejemplos
    • Contrastando una hipótesis
      Son demasiados...
      Creo que la edad media es40 años...
      ¡Gran diferencia!
      Debo rechazar la hipótesis
      Muestra aleatoria
    • ¿Qué es una hipótesis?
      Creo que el porcentaje de enfermos de TBC será del 5%
      • Una conjetura acerca de los parámetros de una población, cuya validez se confirma a través de los resultados de una muestra, principalmente para
      • Media
      • Varianza
      • Proporción/Tasa
      • RR o OR
      • El contraste se debe establecer antes del análisis.
    • Identificación de hipótesis
      Hipótesis nulaHo
      • Es la que contrastamos
      • Hipótesis de la igualdad
      • Los datos pueden refutarla
      • No debería ser rechazada sin una buenarazón
      Hipótesis Alternativa H1
      • Niega a H0
      • Hipótesis del investigador
      • Los datos pueden mostrar evidencia a favor
      • No debería ser aceptada sin una gran evidencia a favor
      La moneda esta cargada……
    • ¿Que es la hipótesis nula H0?
      • Hipótesis: ¿La osteoporosis está relacionada con el género?
      • Solución:
      • Traducir a lenguaje estadístico:
      • Establecer su opuesto:
      • Seleccionar la hipótesis nula
    • ¿Que es la hipótesis nula Ho?
      • Problema: ¿El consumo de colesterol medio para la dieta Colombiana es en promedio de 6 mmol/L?
      • Solución:
      • Traducir a lenguaje estadístico:
      • Establecer su opuesto:
      • Seleccionar la hipótesis nula
    • Razonamiento básico
      Si supongo que H0 es cierta...
      ¿qué hace un científico cuando su teoría no coincide con sus predicciones?
      ...el resultado del experimento sería improbable.
      Sin embargoocurrió.
    • Razonamiento básico
      Y si supongo que H0 es cierta...
      Rechazo que H0 sea cierta.
      ...el resultado del experimento sería improbable.
      Sin embargoocurrió.
    • Razonamiento básico
      Si supongo que H0 es cierta...
      • No hay evidencia contra H0
      • No se rechaza H0
      • El experimento no es concluyente
      • El contraste no es significativo
      ¿Si una teoría hace predicciones con éxito, queda probado que es cierta?
      ...el resultado del experimento es coherente.
    • Región crítica
      Región crítica
      Valores ‘improbables’ si...
      Es conocida antes de realizar el experimento: resultados experimentales que refutarían H0
      Reg. Critica
      Reg. Critica
      No rechazo Ho
    • Contrastes: unilateral y bilateral
      La posición de la región crítica depende de la hipótesis alternativa
      Unilateral
      H1: m>40
      H1: m¹40
      Unilateral
      Bilateral
      H1: m<40
    • Riesgos al tomar decisiones
      Ejemplo 1: Se juzga a un individuo inocente por la presuntacomisión de
      un delito
      Los datos pueden refutarla
      La que se acepta si las pruebas no indican lo contrario
      Rechazarla por error tiene graves consecuencias
      H0: Hipótesis nula
      Es inocente
      H1: Hipótesis alternativa
      Es culpable
      No debería ser aceptada sin una gran evidencia a favor.
      Rechazarla por error tiene consecuencias consideradas menos graves que la anterior
    • Riesgos al contrastar hipótesis
      Ejemplo 2: Se cree que un nuevo tratamiento ofrece buenos resultados
      Ejemplo 3: Parece que hay una incidencia de enfermedad más alta de lo normal
      No especulativa
      H0: Hipótesis nula
      (Ej.1) Es inocente
      (Ej.2) El nuevo tratamiento no tiene efecto
      (Ej.3) No hay nada que destacar
      H1: Hipótesis alternativa
      (Ej.1) Es culpable
      (Ej.2) El nuevo tratamiento es útil
      (Ej. 3) Hay una situación anormal
      Especulativa
    • Conclusión
      del test de hipótesis
      Situación verdadera
      H0 cierto
      H0 falsa
      No
      rechazo H0
      Decisión
      Correcta
      (confianza)
       
      Error
      tipo II
      (β)
      Rechazo
      H0
      Error
      tipo I
      (α)
      Decisión correcta
      (potencia de la prueba)
      Decisión en un Test de Hipótesis Estadística
    • Nivel de Significación: 
      a
      H0: m=40
    • Significación: 
      • Probabilidad de rechazar la hipótesis nula dado que ella es
      cierta
      • Se controla por anticipado al fija el tamaño muestral optimo
      No se rechaza
      H0: m=40
      a
      H0: m=40
    • Mínima Significación: valor - p
      Es la probabilidad de que por puro azar obtengamos una muestra
      “más extraña” que la obtenida.
      p es conocido después de realizar el experimento aleatorio
      El contraste no es estadísticamente significativo cuando p≥a
      p-valor ≥ α
      No se rechaza
      H0: m=40
      p-valor
      a
      Significación estadística
    • Decisiones con el P- valor
      Si p-valor < α
      Se debe rechazar la hipótesis nula
      Se acepta la hipótesis alternativa
      p-valor <α
      Se rechaza H0: m=40
      Se acepta H1: m>40
      p-valor
      a
      Significación estadística
    • Decisiones con el P-valor
      El contraste es estadísticamente significativo
      cuando p-valor <a
      Es decir, si el resultado experimental discrepa más
      de “lo tolerado” a priori.
      a
      P
      Se rechaza H0: m=40
      Se acepta H1: m>40
    • Decisiones con el P-valor
      El contraste es no esestadísticamente significativo cuando
      p-valor ≥a, es decir, si el resultado experimental no discrepa más de “lo tolerado” a priori.
      a
      P-valor
      Acepto H0: m=40
      Rechazo H1: m>40
      P-valor
      a
    • Resumen a, p-valor y criterio de rechazo
      Sobre p-valor
      Es una probabilidad acumulada
      Es conocido tras realizar el experimento
      Conocido p-valor, se sabe todo sobre el resultado del experimento
      Sobre a
      Probabilidad pequeña
      preelegido al diseñar el experimento (5%)
      Conocido a sabemos todo sobre la región crítica
      Sobre el criterio de rechazo
      El contraste es estadísticamente significativo p < a
      El contraste no es estadísticamente significativo p ≥ α
    • Ejemplo
      • Problema: Se lanza una moneda 200 veces y se obtienen 85 caras ¿Estará sesgada la moneda?
      Experimento a realizar : Lanzar la moneda repetidamente:
      P=1,5%
      P=6,25%
      P=25%
      P=3,0%
      P=12,5%
      P=50%