Este documento explica la relación entre las pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Define las hipótesis nula y alternativa y cómo se usan los estadísticos de una muestra para estimar los parámetros de una población. También describe cómo un intervalo de confianza denota un rango que probablemente contenga el verdadero parámetro, mientras que un estimador puntual usa un solo valor. Finalmente, explica cómo calcular los límites de un intervalo de confianza y cómo este se puede interpretar en términos del nivel

1. Relación entre pruebas de hipótesis e intervalos de
confianza
Las pruebas de hipótesis son una técnica estadística que nos sirve para tomar
una decisión, si rechazamos o no una hipótesis estadística en base a la
muestra, su propósito es ayudar a investigar y a partir de dicha investigación
tomar decisiones referentes a una población tomando en cuenta la información
de una muestra de dicha prueba.
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):
Se refiere al valor específico del parámetro de la población. H significa
hipótesis y el subíndice O (cero) que no hay diferencia es nula ‘’no hay
cambio’’.
H1(Hipótesis alternativa):
Es cualquier hipótesis que difiera de una hipótesis nula.
Las medias o desviaciones estándar calculadas de una muestra se denominan
ESTADÍSTICOS, podrían ser consideradas como un punto estimado de la
media y desviación estándar real de población o de los PARAMETROS.
ESTIMADOR PUNTUAL: Utiliza un número único o valor para localizar una
estimación del parámetro.
ESTIMADOR POR INTERVALO DE CONFIANZA: Denota un rango dentro del
cual se puede encontrar el parámetro y el nivel de confianza que el intervalo
contiene al parámetro.
LIMITES DE CONFIANZA: Son los límites del intervalo de confianza inferior
(LIC) y superior (LSC), se determinan sumando y restando a la media de la
muestra X un cierto número Z (dependiendo del nivel o coeficiente de
confianza) de errores estándar de la media X  .

2. INTERPRETACIÓN DEL INTERVALO DE CONFIANZA: Tener un 95% de confianza en que la media poblacional real y desconocida se encuentra entre los valores LIC y LSC.
NIVEL DE SIGNIFICANCIA = 1- INTERVALO DE CONFIANZA = ERROR TIPO 1 = ALFA
P(Z>= + Zexcel ) = alfa/2P(Z<= - Zexcel ) = alfa/2Intervalo de confianza donde se encuentra el parámetro con un NC =1-a