Hipotesis En Estadisticas

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SINALOA

ESCUELA DE CONTABILIDAD Y ADMINISTRACIÓN DE MAZATLÁN

HIPOTESIS ESTADÍSTICAS



MATERIA: ESTADÍSTICA DE LOS NEGOCIOS II

PROFESORA: ING. NICOLASA ROJO GALLARDO

ALUMNA: MARÍA TERESA FERNANDEZ VALDEZ

GRUPO: 2-7



MAZATLÁN, SINALOA, 23 DE MAYO DE 2012
HIPOTESIS ESTADÍSTICAS

1. ¿Qué es una hipótesis estadística?
Una hipótesis puede definirsecomo una solución provisional (tentativa) para un problema dado. El nivel de verdad que se le asigne a tal hipótesis dependerá de la medida en que los datos empíricos recogidos apoyen lo afirmado en la hipótesis. Esto es lo que se conoce como contrastación empírica de la hipótesis o bien proceso de validación de la hipótesis. Este proceso puede realizarse de uno o dos modos: mediante confirmación(para las hipótesis universales) o mediante verificación (para las hipótesis existenciales).

2. Establecimiento de la hipótesis alternativa y nula.
En general, en un trabajo de investigación se plantean dos hipótesis mutuamente excluyentes: la hipótesis nula o hipótesis de nulidad y la hipótesis de investigación. Además, es posible plantear hipótesis alternas o hipótesis alternativas. Elanálisis estadístico de los datos servirá para determinar si se puede o no aceptar Ho. Cuando se rechaza Ho, significa que el factor estudiado ha influido significativamente en los resultados y es información relevante para apoyar la hipótesis de investigación planteada. Es muy importante tener presente que la hipótesis de investigación debe coincidir con la hipótesis alternativa. Plantear hipótesis deinvestigación que coincidan con Ho supondría una aplicación incorrecta del razonamiento estadístico.

3. ¿Qué es nivel de significación?
En estadística, un resultado se denomina estadísticamente significativo cuando no es probable que haya sido debido al azar. Una "diferencia estadísticamente significativa" solamente significa que hay evidencias estadísticas de que hay una diferencia; nosignifica que la diferencia sea grande, importante, o significativa en el sentido estricto de la palabra.
El nivel de significación de un test es un concepto estadístico asociado a la verificación de una hipótesis. En pocas palabras, se define como la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera (decisión conocida como error de tipo I, o "falso positivo"). Ladecisión se toma a menudo utilizando el valor P (o p-valor): si el valor P es inferior al nivel de significación, entonces la hipótesis nula es rechazada. Cuanto menor sea el valor P, más significativo será el resultado.
En otros términos, el nivel de significación de un contraste de hipótesis es una probabilidad P tal que la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula -cuando ésta es verdadera - no es mayor que P.

4. Errores tipo I y tipo II.
En un estudio de investigación, el error tipo I, es el error que se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nula (Ho) siendo ésta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuandoen realidad no existe.

En un estudio de investigación, el error tipo II, también llamado error tipo beta (aunque beta es la probabilidad de que exista éste error), se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo ésta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz deencontrar una diferencia que existe en la realidad.

Se acepta en un estudio que el valor del error beta debe estar entre el 5 y el 20%.

El poder o potencia del estudio representa la probabilidad de observar en la muestra una determinada diferencia o efecto, si existe en la población. Es el complementario del error tipo II (1-beta).

5. Procedimiento para prueba de hipótesis.
Paso 1:...