Estadistica




Pruebas de Hipótesis

Estadística inferencial

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Brenda Márquez Ramírez



INDICE

1) Hipótesis NULA.
2) Hipótesis de trabajo.
3) Hipótesis alternativa.
4) Errores (tipo I, tipo II).
5) Errores en el contraste.
6) Niveles de significancia.
7) Hipótesis de medias
8) Muestras grandes.
9) Muestras pequeñas.
10) Problema ejemplo (grandes pequeños).11) Prueba hipótesis para proporciones.


Hipótesis NULA.
Comprobación estadística de efectos mínimos Se basa en determinar primeramente el tamaño del efecto mínimo que se considera sustantivo y comprobar posteriormente con NHST la hipótesis de que el efecto especificado es (o no es) estadísticamente significativo, eliminando la interpretación de efectos que no cumplen con el criterio mínimosustantivo especificado en el plantemiento teórico del estudio dado que son considerados como efectos triviales o sin importancia práctica. Desde este planteamiento se ofrece una respuesta analítica a las críticas relacionadas con la especificación de tamaño de efecto cero, diferencia de medias igual a cero o correlación entre variables igual a cero que el modelo tradicional de contraste dehipótesis plantea con sus nil hipótesis. El problema con el que se encuentra el investigador es decidir a priori qué entiende por efecto mínimo cuantificando su valor y así poder determinar el tamaño del efecto que se considerará trivial en el análisis estadístico. Una posible solución puede ser utilizar los valores estandars de Cohén o mejor aún, utilizar los resultados de los trabajos de meta-análisisque ofrecen el tamaño del efecto medio dentro del área concreta objeto de estudio.
El planteamiento que orienta la perspectiva del test de efectos mínimos parte de la comprobación estadística de que la intervención tiene un efecto igual a o menor que un valor mínimo fijado a priori. Si, por ejemplo, el investigador decide que la psicoterapia que explica el 1% de la varianza tiene un efectoexcesivamente pequeño como para que sea útil o practico su uso, entonces su tarea consistirá en desarrollar un test estadístico que determine cuan grande ha de ser un tamaño del efecto en una muestra particular para que explique menos del 1% de la varianza. Ese test será una razón F, determinando el valor necesario para rechazar la hipótesis que el efecto en la población es igual o menor que el fijado.El test de efectos mínimos se basa en la distribución F no centrada y para desarrollar las tablas con las que testar la hipótesis nula de efectos mínimos, el investigador deberá a) desarrollar la definición operacional de tamaño mínimo; b) calcular el tamaño del parámetro de no centralidad para tal efecto mínimo y c) tabular la correspondiente distribución de F no centrada. En esteplanteamiento se nos presentan dos problemas. Primero cómo definir de manera sensata el "efecto mínimo". Segundo, cómo generar las tablas de F no centrada.
La definición de qué es el efecto mínimo requiere un juicio de valor que escapa al análisis estadístico y es previo. Es un problema dependiente de la teoría, de la praxis o del consenso. Otras veces la determinación del tamaño de efecto mínimo puede queexija un análisis de utilidad o de costos y de relevancia social o clínica o cualquier otro criterio que se estime oportuno. Siempre y en cualquier caso, habrá que justificarlo y definirlo y no dar por supuesto como un "prejuicio" dogmáticamente establecido que ese valor ha de ser siempre el valor cero. Por lo tanto, dependerá del área a investigar y de otras concomitancias y también de criteriosestadísticos porque conforme se defina un tamaño del efecto mínimo mayor entonces decrecerá la potencia del modelo general lineal para detectar tal efecto, es decir aumenta por tanto la probabilidad de cometer error Tipo II (no detectar un efecto que realmente sí existe). Por lo tanto, antes de llevar a cabo la investigación habrá que delimitar cuál es la relación de riesgo que se acepta...