Hipotis Estadistica

Hipótesis estadística:
Una hipótesis es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medida en que pueda generar explicaciones lógicas del porqué se produce este vínculo.
Una hipótesis es una proposición que nos permite establecer relaciones entre los hechos. Su valor reside en la capacidad para establecer mas relaciones entre los hechos y explicar elpor qué se producen"

Prueba de hipótesis:
Es un procedimiento basado en la evidencia muestra y la teoría de probabilidad que se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable o no.
La prueba de hipótesis es un procedimiento estadístico que comienza con una suposición que se hace con respecto a un parámetro de población, luego se recolectan datos de muestra, se producenestadísticas de muestra y se usa esta información para decidir qué tan probable es que sean correctas nuestras suposiciones acerca del parámetro de población en estudio.

Hipótesis nula:
En estadística, una hipótesis nula es una hipótesis construida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hipótesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hipótesis nula se presume verdadera hasta queuna evidencia estadística en la forma de una prueba empírica de la hipótesis indique lo contrario.
También la hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos.

Error tipo 1:
En un estudio de investigación, el error de tipo I también denominado error de tipo alfa (α) []o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no aceptala 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 cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.
La hipótesis de la que se parte H0 aquí es el supuesto de que la situación experimental presentaríaun estado normal. Si no se advierte este estado normal, aunque en realidad existe, se trata de un error estadístico tipo I. Algunos ejemplos para el error tipo I serían
Se considera que el paciente está enfermo, a pesar de que en realidad está sano; hipótesis nula: El paciente está sano.
Se declara culpable al acusado, a pesar de que en realidad es inocente; hipótesis nula: El acusado esinocente.
No se permite el ingreso de una persona, a pesar de que tiene derecho a ingresar; hipótesis nula: La persona tiene derecho a ingresar.
Error tipo 2:
En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) es la probabilidad de que exista éste error o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo ésta falsa en lapoblación. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.
Se acepta en un estudio que el valor del error beta esté entre el 5 y el 20%.
Contrariamente al error tipo I, en la mayoría de los casos no es posible calcular la probabilidad del error tipo II. La razónde esto se encuentra en la manera en que se formulan las hipótesis en una prueba estadística. Mientras que la hipótesis nula representa siempre una afirmación enérgica como por ejemplo H0: Promedio μ = 0 la hipótesis alternativa, debido a que engloba todas las otras posibilidades, es generalmente de naturaleza global por ejemplo H1: Promedio μ ≠ 0.

Nivel de significación de estadística:
Enestadística, 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; no significa que la diferencia sea grande, importante, o significativa en el sentido estricto de la palabra.
El nivel de significación de un testo es un...