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Tarea:
NOMBRE: Alondra SaucedoCarreón
Cuáles son los tipos de hipótesis:
Se entiende como hipótesis a aquellas tentativas que buscan explicar fenómenos, por
medio de una conjetura o suposición verosímil que luego será probada a partir de la
comprobación de los hechos. Existen distintos tipos de hipótesis:
Hipótesis de investigación: estas son explicaciones tentativas sobre posibles relaciones
entre al menos dos variables. Dentro de estas hipótesis existen distintas clases:
1. Descriptivas del valor: en estas se toman las variables de un determinado contexto en
donde podrán ser observadas. Indican la presencia de algún fenómeno o acontecimiento.
2. Correlacionales: estas suponen que si alguna de las variables sufre alguna modificación,
esto afectará a otras variables correspondientes. En estas hipótesis no importa el orden de
las variables ya que no se establece una relación causa-efecto, por lo tanto, no se
identifican variables dependientes e independientes.
3. De diferencias entre grupos: estas hipótesis buscan determinar las supuestas diferencias
entre grupos. No necesariamente deben establecer por qué se dan dichas diferencias.
4. Que establecen relaciones de causalidad: estas hipótesis afirman que existen relaciones
entre las variables y además, explican cómo son estas relaciones. Sumado a esto,
establecen entre las variables relaciones de causa y efecto.
Hipótesis nulas: estas hipótesis son sobre relaciones que se establecen entre distintas
variables en las que se refuta o niega aquello que es afirmado por las hipótesis de
investigación.
Hipótesis alternativas: estas hipótesis contienen conjeturas o suposiciones de
explicaciones diferentes a las que fueron planteadas por las hipótesis nulas y las de
investigación. Se recurre a esta cuando la de investigación ha sido rechazada y la nula no
es aceptada.
Hipótesis estadísticas: estas hipótesis consisten en las nulas, alternativas o de
investigación transformadas en símbolos estadísticos, se pueden realizar cuando los datos
a estudiar son mensurables. Dentro de estas hipótesis existen distintas clases:
1. De estimación: estas suponen el valor de alguna característica de la muestra que fue
seleccionada y de la población en su conjunto. Para formularlas se tienen en cuenta datos
adquiridos previamente.
2. Estadísticas de correlación: buscan establecer estadísticamente las relaciones existentes
entre dos o más variables.
Mapa conceptual sobre pruebas de hipótesis:
Prueba de hipótesis
Una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros
de una o más poblaciones.
Es importante recordar que las hipótesis siempre son proposiciones sobre la
población o distribución bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra.
Un procedimiento que conduce a una decisión sobre una hipótesis en
particular recibe el nombre de prueba de hipótesis.
Dependen del empleo de la
información contenida en la
muestra aleatoria de la población
de interés
Si esta información es
consistente con la hipótesis, se
concluye que ésta es verdadera;
sin embargo si esta información
es inconsistente con la hipótesis,
se concluye que esta es falsa
.
Examinarse a toda la población
Por lo general, el valor del parámetro de la población especificado en la
hipótesis nula se determina en una de tres maneras diferentes:
1. Puede ser resultado de la experiencia pasada o del conocimiento
del proceso, entonces el objetivo de la prueba de hipótesis
usualmente es determinar si ha cambiado el valor del parámetro.
2. Puede obtenerse a partir de alguna teoría o modelo que se
relaciona con el proceso bajo estudio. En este caso, el objetivo de
la prueba de hipótesis es verificar la teoría o modelo.
3. Cuando el valor del parámetro proviene de consideraciones
externas, tales como las especificaciones de diseño o ingeniería, o
de obligaciones contractuales. En esta situación, el objetivo usual
de la prueba de hipótesis es probar el cumplimiento de las
especificaciones.
PASOS PARA ESTABLECER UN ENSAYO DE HIPOTESIS
INDEPENDIENTEMENTE DE LA DISTRIBUCION QUE SE ESTE
TRATANDO
1. Interpretar correctamente hacia que distribución muestral se
ajustan los datos del enunciado.
2. Interpretar correctamente los datos del enunciado diferenciando los
parámetros de los estadísticos. Así mismo se debe determinar en
este punto información implícita como el tipo de muestreo y si la
población es finita o infinita.
3. Establecer simultáneamente el ensayo de hipótesis y el
planteamiento gráfico del problema. El ensayo de hipótesis está en
función de parámetros ya que se quiere evaluar el universo de
donde proviene la muestra. En este punto se determina el tipo de
ensayo (unilateral o bilateral).
4. Establecer la regla de decisión. Esta se puede establecer en función
del valor crítico, el cual se obtiene dependiendo del valor de
(Error tipo I o nivel de significancia) o en función del estadístico
límite de la distribución muestral. Cada una de las hipótesis deberá
ser argumentada correctamente para tomar la decisión, la cual
estará en función de la hipótesis nula o Ho.
5. Calcular el estadístico real, y situarlo para tomar la decisión.
6. Justificar la toma de decisión y concluir
ETAPAS:
Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0)
es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral
resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar.
Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la
estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una
versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor
hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de
esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor
z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.
Etapa 4.- Establecer el valor o valores críticos de la estadística de prueba.
Habiendo especificado la hipótesis nula, el nivel de significancia y la estadística de
prueba que se van a utilizar, se produce a establecer el o los valores críticos de
estadística de prueba. Puede haber uno o más de esos valores, dependiendo de si
se va a realizar una prueba de uno o dos extremos.
Etapa 5.- Determinar el valor real de la estadística de prueba. Por ejemplo, al
probar un valor hipotético de la media poblacional, se toma una muestra aleatoria
y se determina el valor de la media muestral. Si el valor crítico que se establece es
un valor de z, entonces se transforma la media muestral en un valor de z.
Etapa 6.- Tomar la decisión. Se compara el valor observado de la estadística
muestral con el valor (o valores) críticos de la estadística de prueba. Después se
acepta o se rechaza la hipótesis nula. Si se rechaza ésta, se acepta la alternativa; a
su vez, esta decisión tendrá efecto sobre otras decisiones de los administradores
operativos, como por ejemplo, mantener o no un estándar de desempeño o cuál
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Tarea estadistica

  • 1. Tarea: NOMBRE: Alondra SaucedoCarreón Cuáles son los tipos de hipótesis: Se entiende como hipótesis a aquellas tentativas que buscan explicar fenómenos, por medio de una conjetura o suposición verosímil que luego será probada a partir de la comprobación de los hechos. Existen distintos tipos de hipótesis: Hipótesis de investigación: estas son explicaciones tentativas sobre posibles relaciones entre al menos dos variables. Dentro de estas hipótesis existen distintas clases: 1. Descriptivas del valor: en estas se toman las variables de un determinado contexto en donde podrán ser observadas. Indican la presencia de algún fenómeno o acontecimiento. 2. Correlacionales: estas suponen que si alguna de las variables sufre alguna modificación, esto afectará a otras variables correspondientes. En estas hipótesis no importa el orden de las variables ya que no se establece una relación causa-efecto, por lo tanto, no se identifican variables dependientes e independientes. 3. De diferencias entre grupos: estas hipótesis buscan determinar las supuestas diferencias entre grupos. No necesariamente deben establecer por qué se dan dichas diferencias. 4. Que establecen relaciones de causalidad: estas hipótesis afirman que existen relaciones entre las variables y además, explican cómo son estas relaciones. Sumado a esto, establecen entre las variables relaciones de causa y efecto. Hipótesis nulas: estas hipótesis son sobre relaciones que se establecen entre distintas variables en las que se refuta o niega aquello que es afirmado por las hipótesis de investigación. Hipótesis alternativas: estas hipótesis contienen conjeturas o suposiciones de explicaciones diferentes a las que fueron planteadas por las hipótesis nulas y las de investigación. Se recurre a esta cuando la de investigación ha sido rechazada y la nula no es aceptada. Hipótesis estadísticas: estas hipótesis consisten en las nulas, alternativas o de investigación transformadas en símbolos estadísticos, se pueden realizar cuando los datos a estudiar son mensurables. Dentro de estas hipótesis existen distintas clases:
  • 2. 1. De estimación: estas suponen el valor de alguna característica de la muestra que fue seleccionada y de la población en su conjunto. Para formularlas se tienen en cuenta datos adquiridos previamente. 2. Estadísticas de correlación: buscan establecer estadísticamente las relaciones existentes entre dos o más variables. Mapa conceptual sobre pruebas de hipótesis: Prueba de hipótesis Una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más poblaciones. Es importante recordar que las hipótesis siempre son proposiciones sobre la población o distribución bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra. Un procedimiento que conduce a una decisión sobre una hipótesis en particular recibe el nombre de prueba de hipótesis. Dependen del empleo de la información contenida en la muestra aleatoria de la población de interés Si esta información es consistente con la hipótesis, se concluye que ésta es verdadera; sin embargo si esta información es inconsistente con la hipótesis, se concluye que esta es falsa . Examinarse a toda la población
  • 3. Por lo general, el valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis nula se determina en una de tres maneras diferentes: 1. Puede ser resultado de la experiencia pasada o del conocimiento del proceso, entonces el objetivo de la prueba de hipótesis usualmente es determinar si ha cambiado el valor del parámetro. 2. Puede obtenerse a partir de alguna teoría o modelo que se relaciona con el proceso bajo estudio. En este caso, el objetivo de la prueba de hipótesis es verificar la teoría o modelo. 3. Cuando el valor del parámetro proviene de consideraciones externas, tales como las especificaciones de diseño o ingeniería, o de obligaciones contractuales. En esta situación, el objetivo usual de la prueba de hipótesis es probar el cumplimiento de las especificaciones. PASOS PARA ESTABLECER UN ENSAYO DE HIPOTESIS INDEPENDIENTEMENTE DE LA DISTRIBUCION QUE SE ESTE TRATANDO 1. Interpretar correctamente hacia que distribución muestral se ajustan los datos del enunciado. 2. Interpretar correctamente los datos del enunciado diferenciando los parámetros de los estadísticos. Así mismo se debe determinar en este punto información implícita como el tipo de muestreo y si la población es finita o infinita. 3. Establecer simultáneamente el ensayo de hipótesis y el planteamiento gráfico del problema. El ensayo de hipótesis está en función de parámetros ya que se quiere evaluar el universo de donde proviene la muestra. En este punto se determina el tipo de ensayo (unilateral o bilateral). 4. Establecer la regla de decisión. Esta se puede establecer en función del valor crítico, el cual se obtiene dependiendo del valor de (Error tipo I o nivel de significancia) o en función del estadístico límite de la distribución muestral. Cada una de las hipótesis deberá
  • 4. ser argumentada correctamente para tomar la decisión, la cual estará en función de la hipótesis nula o Ho. 5. Calcular el estadístico real, y situarlo para tomar la decisión. 6. Justificar la toma de decisión y concluir ETAPAS: Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta. Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba. Etapa 4.- Establecer el valor o valores críticos de la estadística de prueba. Habiendo especificado la hipótesis nula, el nivel de significancia y la estadística de prueba que se van a utilizar, se produce a establecer el o los valores críticos de estadística de prueba. Puede haber uno o más de esos valores, dependiendo de si se va a realizar una prueba de uno o dos extremos. Etapa 5.- Determinar el valor real de la estadística de prueba. Por ejemplo, al probar un valor hipotético de la media poblacional, se toma una muestra aleatoria y se determina el valor de la media muestral. Si el valor crítico que se establece es un valor de z, entonces se transforma la media muestral en un valor de z. Etapa 6.- Tomar la decisión. Se compara el valor observado de la estadística muestral con el valor (o valores) críticos de la estadística de prueba. Después se acepta o se rechaza la hipótesis nula. Si se rechaza ésta, se acepta la alternativa; a su vez, esta decisión tendrá efecto sobre otras decisiones de los administradores operativos, como por ejemplo, mantener o no un estándar de desempeño o cuál de dos estrategias de mercadotecnia utilizar.