Hipótesis Estadística Procedimiento para probar una Hipótesis para una Muestra (uso de “Z”). Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1) Nivel de significación Tipos de prueba Distribución muestral asociada La regla de decisión

1. Introducción a la Inferencia Estadística Hipótesis Estadística Procedimiento para probar una Hipótesis para una Muestra (uso de “Z”). Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1) Nivel de significación Tipos de prueba Distribución muestral asociada La regla de decisión 1 Introducción a la Inferencia Estadística

2. Hipótesis Estadística La Hipótesis es la aseveración que se hace sobre una población Introducción a la Inferencia Estadística 2 Será cierto o no una suposición que se ha hecho sobre un parámetro que caracteriza a una población ¿Prueba? de hipótesis

3. Hipótesis Estadística La Hipótesis es la aseveración que se hace sobre una población En el análisis estadístico se hace una aseveración, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera. Introducción a la Inferencia Estadística 3 Será cierto o no una suposición que se ha hecho sobre un parámetro que caracteriza a una población ¿Prueba? de hipótesis

4. Hipótesis Estadística La Hipótesis es la aseveración que se hace sobre una población En el análisis estadístico se hace una aseveración, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera. La prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad que se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable Introducción a la Inferencia Estadística 4 Será cierto o no una suposición que se ha hecho sobre un parámetro que caracteriza a una población ¿Prueba? de hipótesis

5. Hipótesis Estadística La Hipótesis es la aseveración que se hace sobre una población En el análisis estadístico se hace una aseveración, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera. La prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad que se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable Usualmente se desea probar una suposición que se ha hecho sobre un parámetro que caracteriza a una población en particular, tal como la media poblacional. Introducción a la Inferencia Estadística 5 Será cierto o no una suposición que se ha hecho sobre un parámetro que caracteriza a una población ¿Prueba? de hipótesis

6. Procedimiento para probar una Hipótesis La prueba de una hipótesis se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco pasos. Al llegar al 5º paso se puede o no rechazar la hipótesis. Esta prueba aporta una clase de prueba más allá de una duda razonable. El propósito de la prueba de hipótesis es el de hacer un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del parámetro. Introducción a la Inferencia Estadística 6 Aceptar o Rechazar Hipótesis Decidir Procedimiento para probar una Hipótesis

7. Procedimiento para probar una Hipótesis Introducción a la Inferencia Estadística 7 La prueba de una hipótesis se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco pasos. Al llegar al 5º paso se puede o no rechazar la hipótesis. Esta prueba aporta una clase de prueba más allá de una duda razonable. La prueba de una hipótesis se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco pasos. Al llegar al 5º paso se puede o no rechazar la hipótesis. Esta prueba aporta una clase de prueba más allá de una duda razonable. Analizaremos cada paso en detalle Procedimiento para probar una Hipótesis

8. Paso 1: Definir Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1) Consiste en establecer el valor supuesto del parámetro en consideración antes de empezar el muestreo. Ese valor supuesto que se desea probar se le denomina Hipótesis Nula (H0) La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos muestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro. La hipótesis alternativa (H1) se refiere a cualquier hipótesis que difiera de H0. Es una afirmación que se acepta si los datos muestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro Introducción a la Inferencia Estadística 8 Ejemplo: El jefe de la zona escolar desea probar que el promedio de calificaciones de física de 9º (media: µ) de planteles privados es igual a 12 H0 : µ = 12 Si H0 no es cierta se presentan las siguientes 3 alternativas: H1 : µ≠ 12 la media de calificaciones es diferente de 12 puntos H1: µ > 12 la media de calificaciones es mayor a 12 puntos H1: µ < 12 la media de calificaciones es menor a 12 puntos

9. Paso 2: Seleccionar el nivel de significación Se refiere a la probabilidad αde rechazar H0 cuando en realidad es verdadera, cometiendo así un ERROR tipo I.O por el contrario la probabilidad βde aceptar H0 cuando en realidad es falsa, cometiendo así un ERROR tipo II Aunque no existe una regla general para seleccionar los valores de α, suele utilizarse α= 0,05 (5%) y α= 0,01 (1%) y debe especificarse antes de realizar la prueba. Si por ejemplo se elige un α= 5% al diseñar una prueba entonces podemos esperar que en 5 ocasiones de cada 100 se rechazará la H0 cuando debería ser aceptada (porque por azar la muestra cae en la región de rechazo), o sea que tenemos una probabilidad = 0.95 (95%) de que no rechazaremos la H0 siendo cierta. Ejemplo: Si la muestra de 25 colegios la media de las calificaciones supera los 12 puntos. Se rechaza H0 . Se comete error tipo I si la media de la población es igual a 12 puntos. Si la muestra de 25 colegios la media de las calificaciones es igual a 12 puntos. Se acepta H0 . Se comete error tipo II si la media de la población supera los 12 puntos. 9 Introducción a la Inferencia Estadística

10. Md. población = Md. muestra 10 Introducción a la Inferencia Estadística Paso 2: Tipos de prueba. Prueba de H0 de dos colas La distribución de muestreo de la estadística de prueba se divide en dos regiones, una región de rechazo (conocida como región crítica) y una región de NO rechazo (aceptación). Si el estadístico de prueba cae dentro de la región de aceptación, no se puede rechazar la hipótesis nula. El Valor crítico separa la región de no rechazo de la de rechazo. Se rechaza H0 si la Media Muestral cae en cualquiera de las dos regiones de rechazo.

11. Md. población = Md. muestra 11 Introducción a la Inferencia Estadística Paso 2: Tipos de prueba. Prueba de H0 de dos colas La pruebade las dos colas se considera apropiada cuando: la H0 : Mdpoblación (μ) =Mdmuestra ( X ) yla H1 : Md población (μ)≠ Md Muestra ( X ) La hipótesis planteada se formula con la igualdad

13. Paso 3: Identificar la Distribución Muestral asociada Se refiere al valor determinado a partir de la información muestral que se utiliza para aceptar o rechazar la hipótesis nula H0 Existen muchos estadísticos de prueba, en nuestro caso utilizaremos los estadísticos Z para distribución normal de la población y t “t de student” para la muestra. La elección de uno de estos depende del tamaño de la muestras, si las muestras son grandes (mayor a 30 observaciones) el estadístico recomendado es el de la Distribución Normal Estándar (z) , o en caso de muestras pequeñas utilizar el estadístico t . En las pruebas de hipótesis para la media de la población (μ), cuando se conoce la desviación estándar (σ) poblacional, o cuando el valor de la muestra es grande (30 o más), el valor estadístico de prueba es z y se determina a partir de: 13 Introducción a la Inferencia Estadística

14. Paso 3: Identificar la Distribución Muestral asociada Caso ejemplo 1Promedio de calificaciones de física de 9º de planteles privados. Se conoceμyσ Paso 1 Paso 2 Nivel de significación α = 0,05 (5%), que es la probabilidad de cometer error tipo I, es decir rechazar H0 cuando esta es verdadera. Nivel de confianza 95% Paso 3 El estadístico apropiado es Z ya que se dijo que la distribución es normal. Para hacer el cálculo se utiliza Excel, función “PRUEBA.Z” Para calcular Z fácilmente puedes utilizar Excel. Revisa el material de apoyo respectivo a esta sesión. 14 Introducción a la Inferencia Estadística

15. Representación gráfica del Ejemplo 1 Introducción a la Inferencia Estadística 15 Promedio de calificaciones de física de 9º de planteles privados H0: µ≤ 12 H1 : µ > 12 α= 5% Acepto H0 Acepto H1 Rechazo H0

16. Paso 4: Formular la regla de decisión Caso ejemplo 1Promedio de calificaciones de física de 9º de planteles privados. Se conoceμyσ Paso 1 Paso 2 Nivel de significación α = 0,05 (5%), que es la probabilidad de cometer error tipo I, es decir rechazar H0 cuando esta es verdadera Paso 3 El estadístico apropiado es Z ya que se dijo que la distribución es normal. Para hacer el cálculo se utiliza Excel, función “PRUEBA.Z” Utiliza DISTR.NORM.ESTAND.INV Paso 4 Si Z es ≥ 95% ( 1- α) se acepta que el promedio de notas de los planteles privados de la zona escolar no están alcanzando los objetivos de aprendizaje de Física de 9º Se establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula H0 y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota En nuestro ejemplo, la PRUEBA.Z confirma H0, es decir que la población en estudio tiene una calificación promedio menor o igual a 12 puntos si la desviación estándar de 1,8 es cierta, basada en una media de muestral menor o igual a 11,9 con una probabilidad de 59%. 16 Introducción a la Inferencia Estadística DISTR.NORM.ESTAND.INV

17. Paso 5: Tomar una decisión Caso ejemplo 1Promedio de calificaciones de física de 9º de planteles privados. Se conoceμyσ Paso 1 Paso 2 Nivel de significación α = 0,05 (5%), que es la probabilidad de cometer error tipo I, es decir rechazar H0 cuando esta es verdadera Paso 3 El estadístico apropiado es Z ya que se dijo que la distribución es normal. Para hacer el cálculo se utiliza Excel, función “PRUEBA.Z” Paso 4 Si Z es ≥ 95% ( 1- α) se acepta que el promedio de notas de los planteles privados de la zona escolar no están alcanzando los objetivos de aprendizaje de Física de 9º Paso 5 Se acepta H0 En este último paso de la prueba de hipótesis, se calcula el estadístico de prueba, se compara con el valor crítico y se toma la decisión de rechazar o no la hipótesis nula. Tenga presente que en una prueba de hipótesis solo se puede tomar una de dos decisiones: aceptar o rechazar la hipótesis nula. 17 Introducción a la Inferencia Estadística

18. Aplicando fórmulas para el Ejemplo 1 Introducción a la Inferencia Estadística 18 α= 5% Z= -2,36 Acepto H0 Acepto H1 Z calculado está en la región de aceptación Rechazo H0 H0: µ≤ 12

19. Lista de Referencias Mendenhall, Willian. (1978), Estadística para Administradores y Economía. Universidad Nacional Autónoma de México. Grupo Editorial Iberoamérica. México. Navarro, A. (2000), Estadística Aplicada al área económica y empresarial. Ediciones de la Universidad Ezequiel Zamora. Colección Docencia Universitaria. Barinas, Venezuela Tarjeta de referencia rápida: Funciones estadísticas de Excel http://support.microsoft.com/kb/828296/es Introducción a la Inferencia Estadística 19