Este documento explica el concepto de prueba de hipótesis estadística, que involucra contrastar una hipótesis nula (Ho) con una hipótesis alternativa (H1) utilizando datos de una muestra. Describe las partes clave de una prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis, el estadístico de prueba, el nivel de significancia, la región de rechazo y la regla de decisión para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. El objetivo es cu

1. Nombre de alumna:
Claudia Azucena
Ávila Hdez.
TEMA: PRUEBA DE
HIPOTESIS.
Estadística y
probabilidad

2. Prueba de hipótesis
La inferencia estadística, como ya se mencionó, está
relacionada con los métodos para obtener conclusiones o
generalizaciones acerca de una población. Estas
conclusiones sobre la población pueden estar relacionadas
ó con la forma de la distribución de una variable aleatoria, ó
con los valores de uno o varios parámetros de la misma. El
campo de la inferencia estadística se divide en dos: Por un
lado tenemos el problema de la estimación de los
parámetros de una distribución, y por el otro, las pruebas
de hipótesis. En el problema de estimación se trata de
elegir el valor de un parámetro de la población, mientras
que en las pruebas de hipótesis se trata de decidir entre
aceptar o rechazar un valor especificado (por ejemplo, si el
nivel de centra miento de un proceso es m0 o no lo es).

3.  Una hipótesis estadística es una proposición o
conjetura con respecto a una o más poblaciones.
Estas aseveraciones o suposiciones pueden ser
con respecto a uno o varios parámetros, ó con
respecto a la forma de las respectivas
distribuciones de probabilidad. También es posible
considerar una hipótesis estadística como una
proposición sobre la distribución de probabilidad de
una variable aleatoria ya que emplea distribuciones
de probabilidad para representar poblaciones.

4.  Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis
estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión
acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o
no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis estadística
se denota por “H” y son dos: - Ho: hipótesis nula - H1:
hipótesis alternativa Partes de una hipótesis 1-La hipótesis
nula “Ho” 2-La hipótesis alternativa “H1” 3-El estadístico de
prueba 4-Errores tipo I y II 5-La región de rechazo (crítica) 6-
La toma de decisión 1. Concepto: Una prueba de hipótesis
estadística es una conjetura de una o más poblaciones.
Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de
una hipótesis estadística, a no ser que se examine la
población entera. Esto por su puesto sería impráctico en la
mayoría de las situaciones. En su lugar, se toma una muestra
aleatoria de la población de interés y se utilizan los datos que
contiene tal muestra para proporcionar evidencia que
confirme o no la hipótesis. La evidencia de la muestra que es
un constante con la hipótesis planteada conduce a un
rechazo de la misma mientras que la evidencia que apoya la
hipótesis conduce a su aceptación.

5. Definición de prueba de hipótesis estadística es
que cuantifica el proceso de toma de decisiones.
 Por cada tipo de prueba de hipótesis se puede calcular una
prueba estadística apropiada. Esta prueba estadística mide
el acercamiento del calor de la muestra (como un
promedio) a la hipótesis nula. La prueba estadística, sigue
una distribución estadística bien conocida (normal, etc.) o
se puede desarrollar una distribución para la prueba
estadística particular.
 La distribución apropiada de la prueba estadística se divide
en dos regiones: una región de rechazo y una de no
rechazo. Si la prueba estadística cae en esta última región
no se puede rechazar la hipótesis nula y se llega a la
conclusión de que el proceso funciona correctamente.
 Al tomar la decisión con respecto a la hipótesis nula, se
debe determinar el valor crítico en la distribución estadística
que divide la región del rechazo (en la cual la hipótesis nula
no se puede rechazar) de la región de rechazo. A hora bien
el valor crítico depende del tamaño de la región de rechazo.

6. 1. Hipótesis
- La hipótesis nula “Ho”
 Se refiere siempre a un valor especifico del parámetro de la población,
no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el
subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un “no” en la
hipótesis nula que indica que “no hay cambio” Podemos rechazar o
aceptar Ho.
 Por lo tanto la hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a
menos que los datos muéstrales 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”
 Es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una
afirmación que se acepta si los datos muéstrales proporcionan
evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce
también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la
hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto
al valor especificado del parámetro.

7. 2. Nivel de significancia
 Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
Se le denota mediante la letra griega α, también es denominada
como nivel de riesgo, este término es mas adecuado ya que se
corre el riesgo de rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad
es verdadera.
 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 la estadística
de prueba cae dentro de la región de aceptación, no se puede
rechazar la hipótesis nula. Estos valores no son tan improbables
de presentarse si la hipótesis nula es falsa. El valor crítico separa
la región de no rechazo de la de rechazo.
 Errores tipo I y II
 Error tipo l se presenta si la hipótesis nula Ho es rechazada
cuando es verdadera y debía ser aceptada. La probabilidad de
cometer un error tipo I se denomina con la letra alfa α
 Un error tipo II, se denota con la letra griega β se presenta si la
hipótesis nula es aceptada cuando de hecho es falsa y debía ser
rechazada.

8.  3. Estadístico de prueba
 Valor determinado a partir de la información muestral, que se
utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula., existen
muchos estadísticos de prueba para nuestro caso utilizaremos
los estadísticos z y t. La elección de uno de estos depende de la
cantidad de muestras que se toman, si las muestras son iguales
a 30 o mas se utiliza el estadístico z, en caso contrario se utiliza
el estadístico t.

9. 4. Formular la regla de
decisión.
 Se establece las condiciones específicas en la que se
rechaza la hipótesis nula 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
 Distribución muestral del valor estadístico z, con prueba
de una cola a la derecha
 Valor critico: Es el punto de división entre la región en la
que se rechaza la hipótesis nula y la región en la que no
se rechaza la hipótesis nula.

10. 5. Tomar una decisión.
 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.
Debe subrayarse que siempre existe la posibilidad
de rechazar la hipótesis nula cuando no debería
haberse rechazado (error tipo I ). También existe la
posibilidad de que la hipótesis nula se acepte
cuando debería haberse rechazado ( error de tipo
II ).
