Los intervalos de confianza miden la certidumbre de que un estimador se aproxime al parámetro poblacional real, expresando la probabilidad de que el intervalo incluya el valor verdadero. Las pruebas de hipótesis toman la decisión de rechazar o no una hipótesis nula cuantificando la probabilidad de error, y la ciencia progresa rechazando hipótesis nulas en lugar de aceptar alternativas. La relación entre ambos es que si el intervalo de confianza no contiene el valor nulo, el resultado

1. ¿Qué tipo de preguntas científicas se responden a través de la Prueba de Hipótesis y los
Intervalos de Confianza?
Existen dos preguntas fundamentales que los investigadores deben responder durante el curso de
una investigación científica:
• ¿Cuán confiables son los resultados obtenidos?
• ¿Cuán probable es que las diferencias entre los resultados observados y esperados bajo la base
de una hipótesis particular hayan sido producidos por simple azar?
Intervalo de Confianza
Los intervalos de confianza son una medida de la certidumbre (confiabilidad) que nuestro estadígrafo
se aproxime al valor real poblacional. Los intervalos de confianza expresan la probabilidad que los
límites definidos por el intervalo incluyan efectivamente el valor real (parámetro).
Prueba de Hipótesis
Una prueba de hipótesis estadística es tomar la decisión de aceptar o rechazar una hipótesis nula,
cuantificando la probabilidad de cometer un error al tomar esta decisión y usando un criterio arbitrario
pre establecido.
Recordatorio:
La Ciencia funciona a través de Rechazar Hipótesis Nulas y NO a través de Aceptar hipótesis
alternativas.
Recordatorio sobre Estimación:
Un estimador es una cantidad numérica calculada sobre una muestra y que esperamos que sea una
buena aproximación de cierta cantidad con el mismo significado en la población (parámetro).
Reflexión final
• Los intervalos de confianza nos dan una idea de los límites dentro de los cuales podemos estar
más o menos seguros de encontrar el valor real de un parámetro.
• El cálculo de intervalos de confianza NO implica aceptar o rechazar una hipótesis sino que estimar
cual es el tamaño del efecto de un factor.
• Sin embargo, hay una relación entre intervalos de confianza y la significancia estadística.
Reflexión final
• Si el intervalo de confianza del 95% no contiene el valor de la hipótesis nula, entonces el resultado
del análisis será estadísticamente significativo con P< 0,05.
• Si el intervalo de confianza del 95% contiene el valor de la hipótesis nula, entonces el resultado del
análisis no será estadísticamente significativo (P> 0,05).