2. • ESTE
ES UN MINI MANUAL DE R-COMMANDER CON COMANDOS, VENTANAS Y APLICACIONES DE
SOFTWARE EN LA PRUEBA DE HIPÓTESIS
• PARA PODER COMPRENDER DE MEJOR MANERA ESTE MINI MANUAL ES NECESARIO TENER EN CLARO
CIERTOS CONCEPTOS Y SABER USAR ESTE SOFTWARE, POR ELLO LOS DEFINIREMOS A CONTINUACIÓN

3. R-COMMANDER

4. EL ENTORNO R-COMMANDER
• R-COMMANDER ES UNA INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO (GUI EN INGLÉS), CREADA POR JOHN FOX, QUE PERMITE
ACCEDER A MUCHAS CAPACIDADES DEL ENTORNO ESTADÍSTICO R SIN QUE EL USUARIO TENGA QUE CONOCER EL
LENGUAJE DE COMANDOS PROPIO DE ESTE ENTORNO.
LA VENTANA CONSTA DE LAS SIGUIENTES PARTES:
• BARRA DE MENÚS;
• BARRA DE ELEMENTOS ACTIVOS (CONJUNTOS DE DATOS Y MODELOS);
• ÁREA DE INSTRUCCIONES;
• ÁREA DE RESULTADOS;
• ÁREA DE MENSAJES.

5. • ESTE
ENTORNO EVITA UTILIZAR LA VENTANA DE
CONSOLA DE R, LO QUE RESULTA FÁCIL DE USAR PARA
QUIEN NO ES MUY EXPERTO EN PROGRAMACIÓN DEL
LENGUAJE DE R
• EN LA BARRA DE MENÚS SE ENCUENTRA LA OPCIÓN
DE ESTADÍSTICOS, QUE CONTIENE LOS PRINCIPALES
COMANDOS PARA EL CÁLCULO DE ESTADÍSTICOS

6. PRUEBA DE HIPÓTESIS
• HIPÓTESIS: UNA HIPÓTESIS ESTADÍSTICA ES UNA PROPOSICIÓN O SUPUESTO SOBRE LOS PARÁMETROS
DE UNA O MÁS POBLACIONES.
• UN PROCEDIMIENTO QUE CONDUCE A UNA DECISIÓN SOBRE UNA HIPÓTESIS EN PARTICULAR RECIBE EL
NOMBRE DE PRUEBA DE HIPÓTESIS. LOS PROCEDIMIENTOS 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. DEBE HACERSE HINCAPIÉ EN QUE LA VERDAD O FALSEDAD DE UNA HIPÓTESIS EN PARTICULAR
NUNCA PUEDE CONOCERSE CON CERTIDUMBRE, A MENOS QUE PUEDA EXAMINARSE A TODA LA
POBLACIÓN.

7. USUALMENTE ESTO ES IMPOSIBLE EN MUCHAS SITUACIONES PRÁCTICAS. POR TANTO, ES NECESARIO
DESARROLLAR UN PROCEDIMIENTO DE PRUEBA DE HIPÓTESIS TENIENDO EN CUENTA LA PROBABILIDAD DE LLEGAR
A UNA CONCLUSIÓN EQUIVOCADA.
• LA HIPÓTESIS NULA, REPRESENTADA POR HO, ES LA AFIRMACIÓN SOBRE UNA O MÁS CARACTERÍSTICAS DE
POBLACIONES QUE AL INICIO SE SUPONE CIERTA (ES DECIR, LA "CREENCIA A PRIORI").
• LA HIPÓTESIS ALTERNATIVA, REPRESENTADA POR H1, ES LA AFIRMACIÓN CONTRADICTORIA A HO, Y ÉSTA ES LA
HIPÓTESIS DEL INVESTIGADOR.
LA HIPÓTESIS NULA SE RECHAZA EN FAVOR DE LA HIPÓTESIS ALTERNATIVA, SÓLO SI LA EVIDENCIA MUESTRAL
SUGIERE QUE HO ES FALSA. SI LA MUESTRA NO CONTRADICE DECIDIDAMENTE A HO, SE CONTINÚA CREYENDO EN LA
VALIDEZ DE LA HIPÓTESIS NULA. ENTONCES, LAS DOS CONCLUSIONES POSIBLES DE UN ANÁLISIS POR PRUEBA DE
HIPÓTESIS SON RECHAZAR HO O NO RECHAZAR HO.

8. • SOBRE MEDIAS

9. TEST T PARA UNA MUESTRA
SIRVE PARA HACER CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARA LA MEDIA DE UNA VARIABLE CUANTITATIVA CON
DISTRIBUCIÓN NORMAL. EN LA PANTALLA DE CONSTRUCCIÓN DEL CONTRASTE SE PUEDEN ELEGIR:
• TIPO DE CONTRASTE — BILATERAL (IGUALDAD), UNILATERALES (MENOR O MAYOR);
• VALOR DE LA MEDIA BAJO LA HIPÓTESIS NULA;
• NIVEL DE CONFIANZA PARA EL INTERVALO DE ESTIMACIÓN.
POR EJEMPLO, SI QUEREMOS AVERIGUAR SI LA MEDIA DEL GASTO TOTAL EN EL VIAJE POR
PERSONA (GASTOTAL) ES MAYOR QUE 300, HAREMOS COMO SE MUESTRA EN LA FIGURA A LA DERECHA, CUYA
SALIDA APARECE EN LA FIGURA A LA IZQUIERDA.

11. TEST T PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES
• REALIZA UN CONTRASTE DE HIPÓTESIS DE IGUALDAD DE MEDIAS ENTRE DOS MUESTRAS. SE NECESITA
POR UN LADO UNA VARIABLE CUANTITATIVA Y, POR OTRO, UNA VARIABLE DICOTÓMICA (CUALITATIVA O
FACTOR, CON SÓLO DOS MODALIDADES) QUE INDIQUE LOS DOS GRUPOS (POR EJEMPLO, EL SEXO).
• EN EL EJEMPLO, CON SU RESPECTIVA SALIDA, DE LA FIGURA A CONTINUACIÓN, SE MUESTRA CÓMO
REALIZAR UN CONTRASTE PARA AVERIGUAR SI EL GASTO TOTAL EN EL VIAJE POR PERSONA (GASTOTAL)
PROMEDIO ES MAYOR PARA LAS MUJERES QUE PARA LOS HOMBRES, CON UN NIVEL DE CONFIANZA
DEL 95% Y SUPONIENDO QUE LA DOS MUESTRAS TENGAN LA MISMA VARIANZA.

13. TEST T PARA DATOS EMPAREJADOS
•
SE UTILIZA PARA CONTRASTAR DOS VARIABLES EN QUE LOS DATOS SE SUPONEN RELACIONADOS, COMO
AL COMPARAR DOS VARIABLES OBSERVADAS SOBRE LOS MISMOS INDIVIDUOS. POR EJEMPLO, SI
QUEREMOS AVERIGUAR SI EL GASTO MEDIO EN GASTO EN BEBIDAS EN BARES Y CAFETERÍAS (P12) ES
IGUAL AL GASTO MEDIO EN GASTO EN DIVERSIÓN EN PUBES Y DISCOTECAS (P13).

14. SOBRE VARIANZAS
TEST F PARA 2 VARIANZAS
•
LA RESOLUCIÓN DEL CONTRASTE T PARA COMPARAR MEDIAS DE MUESTRAS INDEPENDIENTES DEPENDE
DE LA HOMOSCEDASTICIDAD (IGUALDAD DE VARIANZAS) EN LAS DOS MUESTRAS. MEDIANTE EL
COMANDO QUE NOS OCUPA SE PUEDE REALIZAR UN CONTRASTE F PARA COMPARAR LA VARIANZA DE DOS
MUESTRAS, SUPONIENDO QUE LA VARIABLE SIGUE UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL.
• COMO EJEMPLO, PENSEMOS EN EL GASTO EN DIVERSIÓN EN PUBES Y DISCOTECAS (P13), EN FUNCIÓN DE
SI EL ENCUESTADO SE QUEDA O NO EL FIN DE SEMANA (LA ESTANCIA, ¿INCLUYE FIN DE SEMANA? (P9)).
PARA PROBAR SI LAS DOS MUESTRAS TIENEN LA MISMA VARIANZA SEGUIMOS LOS COMANDOS QUE SE
MUESTRAN A CONTINUACIÓN

16. TEST DE BARTLETT
• UNA DE LAS HIPÓTESIS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA ES LA HOMOSCEDASTICIDAD ENTRE LAS MUESTRAS
INDEPENDIENTES. EL CONTRASTE DE BARTLETT ES SIMILAR AL CONTRASTE DEL EPÍGRAFE
ANTERIOR, PERO PERMITE CONTRASTAR MÁS DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES.
• LAS FIGURAS REPRESENTAN EL MISMO EJEMPLO DEL EPÍGRAFE ANTERIOR, CONSIDERANDO LAS MISMAS
VARIABLES, PERO CON EL CONTRASTE DE BARTLETT EN VEZ DEL CONTRASTE F .

18. TEST DE WILCOXON PARA DOS MUESTRAS
CONTRASTE NO PARAMÉTRICO CORRESPONDIENTE AL CONTRASTE T DE MEDIAS.
• SI POR EJEMPLO QUEREMOS AVERIGUAR SI EL GASTO EN DIVERSIÓN EN PUBES Y DISCOTECAS (P13) ES
DISTINTO RESPECTO A SI EL TURISTA ENCUESTADO SE QUEDA DURANTE EL FIN DE SEMANA, PODEMOS
REALIZAR EL CONTRASTE

19. TEST DE KRUSKALL-WALLIS
ES UN CONTRASTE NO PARAMÉTRICO CORRESPONDIENTE AL CONTRASTE DE IGUALDAD DE MEDIAS DE DOS O
MÁS POBLACIONES.
• CONSIDERANDO POR EJEMPLO EL GASTO TOTAL EN EL VIAJE POR PERSONA (GASTOTAL) EN LAS TRES DISTINTAS
TEMPORADAS EN QUE SE RECOGIERON LOS DATOS (PERIODO DE RECOGIDA DATOS (P2)), PODEMOS
PREGUNTARNOS SI LAS TRES MUESTRAS PROVIENEN DE LA MISMA POBLACIÓN. PARA REALIZAR LA PRUEBA EN
R-COMMANDER.

20. WEBGRAFÍA
• HTTP://WWW.ITCH.EDU.MX/ACADEMIC/INDUSTRIAL/ESTADISTICA1/CAP02.HTML
• HTTP://WWW.DMA.ULPGC.ES/PROFESORES/PERSONAL/ASP/DOCUMENTACION/MANUAL%20R%20COM
MANDER.PDF
• HTTP://UCE.UNIOVI.ES/CURSOICE/INFORMESE4.HTML
• HTTP://CRAN.R-PROJECT.ORG/DOC/CONTRIB/SAEZ-CASTILLO-RRCMDRV21.PDF