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Prueba de Hipotesis

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  • 1. Carrera: Procesos Industriales Área Manufactura Alumno: Oscar Torres Rivera Materia: EstadísticaMaestro: Lic. Gerardo Edgar Mata Ortiz Grado y sección: 2° “C”
  • 2. Conceptos de prueba de hipótesisHIPOTESIS: Enunciado acerca del valor de un parametro poblacional.PRUEBA DE HIPOTESIS: Procedimiento basado en la evidencia muestral y en lateoria de probabilidad que se emplea para determinar si la hipotesis es unenunciado razonable y no debe rechazarse o si es irracionable y debe serrechazada.•Hipotesis Nula.- Una afirmacion o enunciado tentativo que se realiza acerca delvalor de un parametro poblacional. Por lo comun en una afirmacion de que elparametro de poblacion tiene valor especifico. Se rechaza la hipótesis nula a un nivel de significación de 0.05.•Hipotesis Alternativa.- Una afirmacion o enunciado que se aceptara si los datosmuestrales proporcionan amplia evidencia de que la hipotesis nula es falsa. Hay dos tipos de hipótesis alternativa:* La Unilateral: Se especifica una dirección: > ó< (Unilateral).* La Bilateral: No se especifica una dirección: (Bilateral).
  • 3. Explicación breve de las pruebas de hipótesisEn general, en un trabajo de investigación se plantean dos hipótesis mutuamenteexcluyentes: la hipótesis nula o hipótesis de nulidad (H0) y la hipótesis deinvestigación o Alternativa (Ha). El análisis estadístico de los datos servirá paradeterminar si se puede o no aceptar Ho. Cuando se rechaza Ho, significa que elfactor estudiado ha influido significativamente en los resultados y es informaciónrelevante para apoyar la hipótesis de investigación planteada. Es muy importantetener presente que la hipótesis de investigación debe coincidir con la hipótesisalternativa. Plantear hipótesis de investigación que coincidan con Ho supondría unaaplicación incorrecta del razonamiento estadístico.Las hipótesis son proposiciones provisionales y exploratorias y, por tanto, su valorde veracidad o falsedad depende críticamente de las pruebas empíricas. En estesentido, la replicabilidad de los resultados es fundamental para confirmar unahipótesis como solución de un problema. La hipótesis es el elemento quecondiciona el diseño de la investigación y responde provisionalmente al problema,verdadero motor de la investigación.El propósito de la prueba de hipótesis es determinar si el valor supuesto(hipotético de un parámetro poblacional, como la medida de la población, debeaceptarse como verosímil con base en evidencia muéstrales. Recuerda que sobrela distribución de muestreo, se dijo que, en general, una media muestral diferiráen valor de la media poblacional. Si el valor observado de una estadísticamuestral, como la media muestral, el valor de la media poblacional.Si el valor observado de una estadística muestral, muestral, se acerca al valor paramétrico supuesto y solo difiere de él en un monto que cabria esperar del muestreoaleatorio, el valor hipotético no se rechaza. Si la estadística muestral difiere de lasupuesta en un monto que no es posible atribuir al azar, la hipótesis se rechazapor inverosímil.
  • 4. Se han desarrollado tres procedimientos distintos para la prueba de hipótesis,todos los cueles conducen a las mismas decisiones cuando se emplean los mismosestándares de probabilidad (y riesgo). En este capítulo describiremosprimeramente el método del valor crítico para la prueba de hipótesis. De acuerdocon este método, se determinan los así llamados valores críticos de la estadísticade prueba que dictarían el rechazo de una hipótesis, tras de lo cual la estadísticade prueba observada se compara con los valores críticos.Este fue el primer método en desarrollarse, motivo por la cual buena parte de laterminología de las pruebas de hipótesis se derivan de él. Más recientemente, elmétodo del valor P ha cobrado popularidad a causa de ser el más fácilmenteaplicable a software de computo. Este método se basa en la determinación de laprobabilidad condicional de que el valor observado de una estadística muestralpueda ocurrir al zar, dado que su supuesto particular sobre el valor del parámetropoblacional asociado sea en efecto correcto.Finalmente, el método d intervalos de confianza se basa en la observación de si elvalor supuesto de un parámetro poblacional está incluido en el rango de valoresque define a un intervalo de confianza para ese parámetro.