SlideShare una empresa de Scribd logo
Test de Hipótesis

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
8-3

¿Qué es una Hipótesis?

Hipótesis: Es un suposición acerca del valor
de un parámetro de una población con el
propósito de discutir su validez.
Ejemplo de hipótesis acerca de un parámetro
de una población son:
El sueldo promedio de un profesional
asciende a $2,625.
El veinte por ciento de los consumidores
utiliza aceite de oliva
Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
8-4

¿Qué es una prueba de hipótesis?

Prueba de hipótesis: es un procedimiento,
basado en la evidencia de la muestra y en
la teoría de las probabilidades, usado para
determinar si la hipótesis es una afirmación
razonable y debería no ser rechazada o si
no es razonable debería ser rechazada

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
8-5

Prueba de Hipótesis
P a s o 1 : E s t a b le c e r la h ip ó t e s is n u la y la a lt e r n a t iv a
P a s o 2 : S e le c c io n a r e l n iv e l d e s ig n if ic a c ió n
P a s o 3 : I d e n t if ic a r e l e s t a d í s t ic o d e p r u e b a
P a s o 4 : F o r m u la r u n a r e g la d e d e c is ió n
P a s o 5 : T o m a r u n a m u e s t r a , lle g a r a u n a d e c is ió n
N o r e c h z a r la h ip ó t e s is n u la

R e c h a z a r la n u la y a c e p t a r la a lt e r n a t iv a

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
8-6

Definiciones

Hipótesis nula H0: Una afirmación acerca del
valor de un parámetro de la población.
Hipótesis Alternativa H1: Una afirmación que es
aceptada si la muestra provee la evidencia de que
la hipótesis nula es falsa.
Nivel de significación: La probabilidad de
rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es
verdadera.
Error tipo I: Rechazar la nula cuando en realidad
es verdadera
Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
8-7

Definiciones

Error tipo II: Aceptar la hipótesis nula cuando
en realidad es falsa.
Estadístico de prueba: Es un valor,
determinado a partir de la información de la
muestra, usado para decidir si rechazar o no la
hipótesis nula.
Valor crítico: El punto que divide la región
entre el lugar en el que la hipótesis nula es
rechazada y y la región donde la hipótesis nula
es no rechazada.
Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Hipótesis nula bilateral

r

a

l

i

t r

b

u

i o

n

:

µ

=

0

,

σ2

=

1

Distribución de muestreo para la estad ística z
A dos colas- Nivel de Significación 0.05
0

. 4

.95 probabilidad
.025 región de
rechazo
. 3

0

. 2

0

. 1

025 región
de rechazo

f ( x

0

Región de no
rechazo

. 0

- 5

-4

-3 -2 -1 0 1 2 3 4
Valor Crítico
Valor Crítico
z= -1.96
z= 1.96

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Hipótesis nula unilateral a derecha
Distribución de muestreo para la estad ística z
Una cola- .05 Nivel de Significación
r

0

l

i

t r

b

u

i o

n

:

µ

=

0

,

σ2

=

1

. 4

0

a

. 3

. 2

0

. 1

f ( x

0

.95 probabilidad
.05 región de
rechazo

Región de no
rechazo

. 0

- 5

0 1 2 3 4
Valor Critico
z= 1.65
Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Hipótesis nula unilateral a izquierda
Distribución de muestreo para la estad ística z
Una cola- .05 Nivel de Significación
r

0

. 1

t r

b

u

i o

n

:

µ

=

0

,

σ2

=

1

. 2

0

i

. 3

0

l

. 4

0

a

.95 probabilidad
.05 región de
rechazo
f ( x

Valor
Crítico
z= -1.65

Región de no
Región de no

. 0

rechazo
rechazo
- 5

0 1 2 3 4

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Valor P

• Valor p: probabilidad de observar un valor de
prueba más extremo que el valor observado,
dado que la hipótesis nula es verdadera.
• Si el valor p es más chico que el nivel de
significación la hipótesis nula es rechazada.
• Si el valor p es más grande que el nivel de
significación la hipótesis nula no es rechazada.

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
8-12

Prueba de hipótesis para la media de una Población,
desviación estándar poblacional conocida o muestras grandes

Cuando se plantean hipótesis para la media de la
población y la desviación estándar poblacional es
conocida o el tamaño de la muestra es grande, el
estadístico de prueba está dado por:

x −µ
z=
≈ N (0,1)
σ/ n
el cual se distribuye como una Normal de media 0 y
desvío estándar 1.

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Prueba de hipótesis para la media de una población,
desviación estándar desconocida y tamaño muestral pequeño

Cuando se plantean hipótesis para la media de la
población y la desviación estándar poblacional es
desconocida y el tamaño de la muestra es
pequeño, el estadístico de prueba está dado por:

x −µ
t=
≈ t gl =n −1
S n −1 / n
el cual se distribuye como una t de Student con n-1
grados de libertad.

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Prueba de hipótesis para la proporción de una población,

Cuando se plantean hipótesis para la proporción de
la población, el estadístico de prueba está dado
por:

p − pHo
z=
≈ N (0,1) donde
σp

σp =

pHo * qHo
n

el cual se distribuye como una Normal de media 0 y
desvío estándar 1

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Características de la distribución t-Student

Tiene las siguientes propiedades:
Es continua, campanular, y simétrica como la
distribución z.
Existe una familia de distribuciones t con media
cero, pero con diferentes desviaciones estándar.
La distribución t es más aplanada y de colas más
largas que la z.
Tiende a la z para tamaños grandes de muestra.

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Forma de la distribución Normal estandarizada
y la t-Student
9-3
93

Los grados de
libertad de la
distribución t
son gl = n - 1.

Distribución z
Distribución t

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Prueba de hipótesis para dos medias
desviación estándar poblacional conocida o muestras grandes
Muestras independientes
• Cuando se plantean hipótesis para la diferencia de
medias de dos poblaciones y las desviaciones
estándar poblacionales son conocidas o el tamaño de
la muestra es grande, el estadístico de prueba está
dado por:
z=

( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ2 )

σ1

2

n1

+

σ2

2

≈ N (0,1)

n2

el cual se distribuye como una Normal de media 0 y
desvío estándar 1.

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Prueba de hipótesis para dos medias
desviaciones estándar poblacionales desconocidas pero
iguales y muestras pequeñas - Muestras independientes

• Cuando se plantean hipótesis para la diferencia de medias de
dos poblaciones y las desviaciones estándar poblacionales son
desconocidas y el tamaño de la muestra es pequeño, el
estadístico de prueba está dado por:
t=

( x1 − x2 ) − ( µ 1 − µ )
≈ t gl = n1 + n2 − 2
1
2 1
Sp( + )
n1 n2

;donde

2
(n1 − 1) * S12 + (n2 − 1) * S 2
S =
(n1 − 1) + (n2 − 1)
2
p

el cual se distribuye como una t de Student con n1+n2-1 grados de
libertad

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Prueba de hipótesis para dos medias
desviaciones estándar poblacionales desconocidas, distintas
y muestras pequeñas - Muestras independientes

• Cuando se plantean hipótesis para la diferencia de medias de
dos poblaciones y las desviaciones estándar poblacionales son
desconocidas y el tamaño de la muestra es pequeño, el
estadístico de prueba está dado por:
t=

( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ )
2
1

2
2

S
S
( + )
n1 n2

≈ t gl =v

;donde

2
S12 S 2 2
(
+ )
n1 n2
v=
2
S12 2
S2 2
( )
( )
n1
n2
+
(n1 −1) (n2 −1)

parte entera

el cual se distribuye como una t de Student con v grados de
libertad

Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
Prueba de hipótesis para dos medias
desviación estándar poblacional conocida o muestras
grandes Muestras relacionadas o dependientes

• Cuando las muestras están relacionadas y se quiere probar
si luego de aplicar un tratamiento las medias difieren
(antes/después) y las desviaciones estándar poblacionales
son desconocidas y el tamaño de la muestra es pequeño, el
estadístico de prueba está dado por:
d − µd
t=
≈ t gl = n −1
sd
n

n

donde

d=

∑ di
i =1

n

n

=

∑ ( xi − x2 )
i =1

n

n

S 2d =

∑ (d − d )
i =1

2

i

n −1

el cual se distribuye como una t de Student con n-1 grados
de libertad.
Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
Jhonny Francisco Reaño Silva
 
el chi cuadrado
el chi cuadradoel chi cuadrado
el chi cuadrado
Ervin Rivera De La Rosa
 
Ejercicio Contraste de Hipótesis
Ejercicio Contraste de HipótesisEjercicio Contraste de Hipótesis
Ejercicio Contraste de Hipótesis
jesuscol_s
 
Distribución normal
Distribución normalDistribución normal
Distribución normal
Univ Peruana Los Andes
 
Pruebas de hipotesis - Introducción
Pruebas de hipotesis - IntroducciónPruebas de hipotesis - Introducción
Pruebas de hipotesis - Introducción
Unisucre, I.E. Antonio Lenis
 
Ejercicios resueltos probabilidad
Ejercicios resueltos probabilidad Ejercicios resueltos probabilidad
Ejercicios resueltos probabilidad
mgarmon965
 
Ejercicios de distribuciones de probabilidad
Ejercicios de distribuciones de probabilidadEjercicios de distribuciones de probabilidad
Ejercicios de distribuciones de probabilidad
rossee2012
 
Cálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraCálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestra
Miriam Rocio
 
Examen unidad 4 - Tipo 2
Examen unidad 4 - Tipo 2Examen unidad 4 - Tipo 2
Examen unidad 4 - Tipo 2
Cesar-Sanchez
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
varo99
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mata
Kassandra Gomez
 
Estadistica chi cuadrado
Estadistica chi cuadradoEstadistica chi cuadrado
Estadistica chi cuadrado
PABLITO Pablo
 
Intervalos de confianza lizuli
Intervalos de confianza lizuliIntervalos de confianza lizuli
Intervalos de confianza lizuli
lizuli56
 
Coeficientes de Correlacion de Spearman y Pearson
Coeficientes de Correlacion de Spearman y PearsonCoeficientes de Correlacion de Spearman y Pearson
Coeficientes de Correlacion de Spearman y Pearson
anicar31
 
Tabla distribución normal 2 colas exclusión
Tabla distribución normal 2 colas exclusiónTabla distribución normal 2 colas exclusión
Tabla distribución normal 2 colas exclusión
Francisco Molina
 
Estadistica practic
Estadistica practicEstadistica practic
Estadistica practic
christian villar
 
Distribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporcionesDistribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporciones
eraperez
 
Chi cuadrada
Chi cuadradaChi cuadrada
Chi cuadrada
Master Posada
 
Aplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada Geografia
Aplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada GeografiaAplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada Geografia
Aplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada Geografia
Argenis Mora
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
Dyan Andres
 

La actualidad más candente (20)

Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
 
el chi cuadrado
el chi cuadradoel chi cuadrado
el chi cuadrado
 
Ejercicio Contraste de Hipótesis
Ejercicio Contraste de HipótesisEjercicio Contraste de Hipótesis
Ejercicio Contraste de Hipótesis
 
Distribución normal
Distribución normalDistribución normal
Distribución normal
 
Pruebas de hipotesis - Introducción
Pruebas de hipotesis - IntroducciónPruebas de hipotesis - Introducción
Pruebas de hipotesis - Introducción
 
Ejercicios resueltos probabilidad
Ejercicios resueltos probabilidad Ejercicios resueltos probabilidad
Ejercicios resueltos probabilidad
 
Ejercicios de distribuciones de probabilidad
Ejercicios de distribuciones de probabilidadEjercicios de distribuciones de probabilidad
Ejercicios de distribuciones de probabilidad
 
Cálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestraCálculo del tamaño de la muestra
Cálculo del tamaño de la muestra
 
Examen unidad 4 - Tipo 2
Examen unidad 4 - Tipo 2Examen unidad 4 - Tipo 2
Examen unidad 4 - Tipo 2
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
Ejercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mataEjercicios unidad 3 mata
Ejercicios unidad 3 mata
 
Estadistica chi cuadrado
Estadistica chi cuadradoEstadistica chi cuadrado
Estadistica chi cuadrado
 
Intervalos de confianza lizuli
Intervalos de confianza lizuliIntervalos de confianza lizuli
Intervalos de confianza lizuli
 
Coeficientes de Correlacion de Spearman y Pearson
Coeficientes de Correlacion de Spearman y PearsonCoeficientes de Correlacion de Spearman y Pearson
Coeficientes de Correlacion de Spearman y Pearson
 
Tabla distribución normal 2 colas exclusión
Tabla distribución normal 2 colas exclusiónTabla distribución normal 2 colas exclusión
Tabla distribución normal 2 colas exclusión
 
Estadistica practic
Estadistica practicEstadistica practic
Estadistica practic
 
Distribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporcionesDistribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporciones
 
Chi cuadrada
Chi cuadradaChi cuadrada
Chi cuadrada
 
Aplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada Geografia
Aplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada GeografiaAplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada Geografia
Aplicaciones de las Pruebas Chi cuadrada Geografia
 
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
 

Destacado

Pruebas de hipótesis para una muestra
Pruebas de hipótesis para una muestraPruebas de hipótesis para una muestra
Pruebas de hipótesis para una muestra
Alejandro Ruiz
 
Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadisticaPruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
Yanina C.J
 
Prueba de hipotesis para dos muestra
Prueba de hipotesis para dos muestraPrueba de hipotesis para dos muestra
Prueba de hipotesis para dos muestraDomingo de la Cerda
 
Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
Pollo Fiesta S.A.
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesisPruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
Evelin Garcia Fernandez
 
Prueba de hipotesis v6 ok
Prueba de hipotesis v6 okPrueba de hipotesis v6 ok
Prueba de hipotesis v6 ok
DarioJara1306
 
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
Luz Hernández
 
Contraste de hipotesis1 tema de clase
Contraste de hipotesis1   tema de claseContraste de hipotesis1   tema de clase
Contraste de hipotesis1 tema de clase
eira1779
 
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
María Isabel Bautista
 
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisher
laura ochoa
 
2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis
luiisalbertoo-laga
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
AmeriiQa Reyes Garay
 
Estadística inferencial
Estadística inferencialEstadística inferencial
Estadística inferencial
Magdalena B
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
Carol Ramos
 

Destacado (15)

Pruebas de hipótesis para una muestra
Pruebas de hipótesis para una muestraPruebas de hipótesis para una muestra
Pruebas de hipótesis para una muestra
 
Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadisticaPruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
Pruebas de Hipótesis para dos medias y proporciones.estadistica
 
Prueba de hipotesis para dos muestra
Prueba de hipotesis para dos muestraPrueba de hipotesis para dos muestra
Prueba de hipotesis para dos muestra
 
Prueba de hipotesis
Prueba de hipotesisPrueba de hipotesis
Prueba de hipotesis
 
Pruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesisPruebas de hipotesis
Pruebas de hipotesis
 
Prueba de hipotesis v6 ok
Prueba de hipotesis v6 okPrueba de hipotesis v6 ok
Prueba de hipotesis v6 ok
 
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
Muestreo por diferencias de medias aritmeticas y por diferencia de proporcion...
 
Contraste de hipotesis1 tema de clase
Contraste de hipotesis1   tema de claseContraste de hipotesis1   tema de clase
Contraste de hipotesis1 tema de clase
 
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
 
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
Prueba de Hipotesis para Muestras Pequeñas Est ind clase03
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisher
 
2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis2. ejercicios de prueba de hipótesis
2. ejercicios de prueba de hipótesis
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
Estadística inferencial
Estadística inferencialEstadística inferencial
Estadística inferencial
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 

Similar a Prueba de hipotesis (1)

Sesion 9
Sesion 9Sesion 9
Sesion 9
CONASIN PERU
 
Analisis de datos.
Analisis de datos.Analisis de datos.
Analisis de datos.
Sarahy Rivera Solorio
 
Prueba de hipotesis para una muestra anexo
Prueba de hipotesis para una muestra anexoPrueba de hipotesis para una muestra anexo
Prueba de hipotesis para una muestra anexo
Estadistica_Descriptiva
 
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docx
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docxESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docx
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docx
AndreaPacheco95
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesisPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
Sandra de Jerez
 
Trabajo hipotesis
Trabajo hipotesisTrabajo hipotesis
Trabajo hipotesis
hoteles1
 
Trabajo estadistica
Trabajo estadisticaTrabajo estadistica
Trabajo estadistica
hoteles1
 
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptxPRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
MerysMachacon1
 
Avanze
AvanzeAvanze
Avanze
assdfghj
 
Guía de prueba de hipótesis
Guía de prueba de hipótesisGuía de prueba de hipótesis
Guía de prueba de hipótesis
Pedro González
 
Estaditica deber varios
Estaditica deber variosEstaditica deber varios
Estaditica deber varios
Kami Hernandez
 
Aplicaciones x2 u38
Aplicaciones x2 u38Aplicaciones x2 u38
Aplicaciones x2 u38
Instruccional
 
S06
S06S06
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
AGENCIAS2
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
AGENCIAS2
 
Pruebas de Hipótesis 1.docx
Pruebas de Hipótesis 1.docxPruebas de Hipótesis 1.docx
Pruebas de Hipótesis 1.docx
LuzDelenny
 
FELIX CASTRO GARCIA
FELIX CASTRO GARCIAFELIX CASTRO GARCIA
FELIX CASTRO GARCIA
FELIX Castro Garcia
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
AGENCIAS2
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
AGENCIAS2
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
AGENCIAS2
 

Similar a Prueba de hipotesis (1) (20)

Sesion 9
Sesion 9Sesion 9
Sesion 9
 
Analisis de datos.
Analisis de datos.Analisis de datos.
Analisis de datos.
 
Prueba de hipotesis para una muestra anexo
Prueba de hipotesis para una muestra anexoPrueba de hipotesis para una muestra anexo
Prueba de hipotesis para una muestra anexo
 
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docx
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docxESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docx
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I.docx
 
Pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesisPruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
 
Trabajo hipotesis
Trabajo hipotesisTrabajo hipotesis
Trabajo hipotesis
 
Trabajo estadistica
Trabajo estadisticaTrabajo estadistica
Trabajo estadistica
 
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptxPRUEBA DE HIPOTESIS   I  2019-2 (3).pptx
PRUEBA DE HIPOTESIS I 2019-2 (3).pptx
 
Avanze
AvanzeAvanze
Avanze
 
Guía de prueba de hipótesis
Guía de prueba de hipótesisGuía de prueba de hipótesis
Guía de prueba de hipótesis
 
Estaditica deber varios
Estaditica deber variosEstaditica deber varios
Estaditica deber varios
 
Aplicaciones x2 u38
Aplicaciones x2 u38Aplicaciones x2 u38
Aplicaciones x2 u38
 
S06
S06S06
S06
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
 
Pruebas de Hipótesis 1.docx
Pruebas de Hipótesis 1.docxPruebas de Hipótesis 1.docx
Pruebas de Hipótesis 1.docx
 
FELIX CASTRO GARCIA
FELIX CASTRO GARCIAFELIX CASTRO GARCIA
FELIX CASTRO GARCIA
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
 
Planteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesisPlanteamiento de hipotesis
Planteamiento de hipotesis
 

Más de Oscarely Milano

Sistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidadSistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidad
Oscarely Milano
 
Sistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidadSistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidad
Oscarely Milano
 
Sistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidadSistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidad
Oscarely Milano
 
Sistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidadSistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidad
Oscarely Milano
 
Sistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidadSistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidad
Oscarely Milano
 
Sistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidadSistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidad
Oscarely Milano
 
La polar
La polarLa polar
La polar
Oscarely Milano
 

Más de Oscarely Milano (7)

Sistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidadSistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidad
 
Sistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidadSistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidad
 
Sistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidadSistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidad
 
Sistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidadSistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidad
 
Sistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidadSistema de gestion de calidad
Sistema de gestion de calidad
 
Sistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidadSistema de gestión de la calidad
Sistema de gestión de la calidad
 
La polar
La polarLa polar
La polar
 

Prueba de hipotesis (1)

  • 1. Test de Hipótesis Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 2. 8-3 ¿Qué es una Hipótesis? Hipótesis: Es un suposición acerca del valor de un parámetro de una población con el propósito de discutir su validez. Ejemplo de hipótesis acerca de un parámetro de una población son: El sueldo promedio de un profesional asciende a $2,625. El veinte por ciento de los consumidores utiliza aceite de oliva Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 3. 8-4 ¿Qué es una prueba de hipótesis? Prueba de hipótesis: es un procedimiento, basado en la evidencia de la muestra y en la teoría de las probabilidades, usado para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable y debería no ser rechazada o si no es razonable debería ser rechazada Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 4. 8-5 Prueba de Hipótesis P a s o 1 : E s t a b le c e r la h ip ó t e s is n u la y la a lt e r n a t iv a P a s o 2 : S e le c c io n a r e l n iv e l d e s ig n if ic a c ió n P a s o 3 : I d e n t if ic a r e l e s t a d í s t ic o d e p r u e b a P a s o 4 : F o r m u la r u n a r e g la d e d e c is ió n P a s o 5 : T o m a r u n a m u e s t r a , lle g a r a u n a d e c is ió n N o r e c h z a r la h ip ó t e s is n u la R e c h a z a r la n u la y a c e p t a r la a lt e r n a t iv a Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 5. 8-6 Definiciones Hipótesis nula H0: Una afirmación acerca del valor de un parámetro de la población. Hipótesis Alternativa H1: Una afirmación que es aceptada si la muestra provee la evidencia de que la hipótesis nula es falsa. Nivel de significación: La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. Error tipo I: Rechazar la nula cuando en realidad es verdadera Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 6. 8-7 Definiciones Error tipo II: Aceptar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Estadístico de prueba: Es un valor, determinado a partir de la información de la muestra, usado para decidir si rechazar o no la hipótesis nula. Valor crítico: El punto que divide la región entre el lugar en el que la hipótesis nula es rechazada y y la región donde la hipótesis nula es no rechazada. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 7. Hipótesis nula bilateral r a l i t r b u i o n : µ = 0 , σ2 = 1 Distribución de muestreo para la estad ística z A dos colas- Nivel de Significación 0.05 0 . 4 .95 probabilidad .025 región de rechazo . 3 0 . 2 0 . 1 025 región de rechazo f ( x 0 Región de no rechazo . 0 - 5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Valor Crítico Valor Crítico z= -1.96 z= 1.96 Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 8. Hipótesis nula unilateral a derecha Distribución de muestreo para la estad ística z Una cola- .05 Nivel de Significación r 0 l i t r b u i o n : µ = 0 , σ2 = 1 . 4 0 a . 3 . 2 0 . 1 f ( x 0 .95 probabilidad .05 región de rechazo Región de no rechazo . 0 - 5 0 1 2 3 4 Valor Critico z= 1.65 Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 9. Hipótesis nula unilateral a izquierda Distribución de muestreo para la estad ística z Una cola- .05 Nivel de Significación r 0 . 1 t r b u i o n : µ = 0 , σ2 = 1 . 2 0 i . 3 0 l . 4 0 a .95 probabilidad .05 región de rechazo f ( x Valor Crítico z= -1.65 Región de no Región de no . 0 rechazo rechazo - 5 0 1 2 3 4 Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 10. Valor P • Valor p: probabilidad de observar un valor de prueba más extremo que el valor observado, dado que la hipótesis nula es verdadera. • Si el valor p es más chico que el nivel de significación la hipótesis nula es rechazada. • Si el valor p es más grande que el nivel de significación la hipótesis nula no es rechazada. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 11. 8-12 Prueba de hipótesis para la media de una Población, desviación estándar poblacional conocida o muestras grandes Cuando se plantean hipótesis para la media de la población y la desviación estándar poblacional es conocida o el tamaño de la muestra es grande, el estadístico de prueba está dado por: x −µ z= ≈ N (0,1) σ/ n el cual se distribuye como una Normal de media 0 y desvío estándar 1. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 12. Prueba de hipótesis para la media de una población, desviación estándar desconocida y tamaño muestral pequeño Cuando se plantean hipótesis para la media de la población y la desviación estándar poblacional es desconocida y el tamaño de la muestra es pequeño, el estadístico de prueba está dado por: x −µ t= ≈ t gl =n −1 S n −1 / n el cual se distribuye como una t de Student con n-1 grados de libertad. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 13. Prueba de hipótesis para la proporción de una población, Cuando se plantean hipótesis para la proporción de la población, el estadístico de prueba está dado por: p − pHo z= ≈ N (0,1) donde σp σp = pHo * qHo n el cual se distribuye como una Normal de media 0 y desvío estándar 1 Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 14. Características de la distribución t-Student Tiene las siguientes propiedades: Es continua, campanular, y simétrica como la distribución z. Existe una familia de distribuciones t con media cero, pero con diferentes desviaciones estándar. La distribución t es más aplanada y de colas más largas que la z. Tiende a la z para tamaños grandes de muestra. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 15. Forma de la distribución Normal estandarizada y la t-Student 9-3 93 Los grados de libertad de la distribución t son gl = n - 1. Distribución z Distribución t Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 16. Prueba de hipótesis para dos medias desviación estándar poblacional conocida o muestras grandes Muestras independientes • Cuando se plantean hipótesis para la diferencia de medias de dos poblaciones y las desviaciones estándar poblacionales son conocidas o el tamaño de la muestra es grande, el estadístico de prueba está dado por: z= ( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ2 ) σ1 2 n1 + σ2 2 ≈ N (0,1) n2 el cual se distribuye como una Normal de media 0 y desvío estándar 1. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 17. Prueba de hipótesis para dos medias desviaciones estándar poblacionales desconocidas pero iguales y muestras pequeñas - Muestras independientes • Cuando se plantean hipótesis para la diferencia de medias de dos poblaciones y las desviaciones estándar poblacionales son desconocidas y el tamaño de la muestra es pequeño, el estadístico de prueba está dado por: t= ( x1 − x2 ) − ( µ 1 − µ ) ≈ t gl = n1 + n2 − 2 1 2 1 Sp( + ) n1 n2 ;donde 2 (n1 − 1) * S12 + (n2 − 1) * S 2 S = (n1 − 1) + (n2 − 1) 2 p el cual se distribuye como una t de Student con n1+n2-1 grados de libertad Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 18. Prueba de hipótesis para dos medias desviaciones estándar poblacionales desconocidas, distintas y muestras pequeñas - Muestras independientes • Cuando se plantean hipótesis para la diferencia de medias de dos poblaciones y las desviaciones estándar poblacionales son desconocidas y el tamaño de la muestra es pequeño, el estadístico de prueba está dado por: t= ( x1 − x2 ) − ( µ1 − µ ) 2 1 2 2 S S ( + ) n1 n2 ≈ t gl =v ;donde 2 S12 S 2 2 ( + ) n1 n2 v= 2 S12 2 S2 2 ( ) ( ) n1 n2 + (n1 −1) (n2 −1) parte entera el cual se distribuye como una t de Student con v grados de libertad Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino
  • 19. Prueba de hipótesis para dos medias desviación estándar poblacional conocida o muestras grandes Muestras relacionadas o dependientes • Cuando las muestras están relacionadas y se quiere probar si luego de aplicar un tratamiento las medias difieren (antes/después) y las desviaciones estándar poblacionales son desconocidas y el tamaño de la muestra es pequeño, el estadístico de prueba está dado por: d − µd t= ≈ t gl = n −1 sd n n donde d= ∑ di i =1 n n = ∑ ( xi − x2 ) i =1 n n S 2d = ∑ (d − d ) i =1 2 i n −1 el cual se distribuye como una t de Student con n-1 grados de libertad. Material Preparado por Lic. Olga Susana Filippini y Lic. Hugo Delfino