SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 10

TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

Significación Estadística

Es una de las dos formas de inferencia estadística, ya que la otra es una estimación plural y/o por intervalos.

Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico

Se parte de la hipótesis nula, frente a la hipótesis alternativa.

Permite calcular el nivel de significación.

Nos permite tomar decisiones, cuantificando el error. Podemos cuantificar el error y poner unos límites.

Conocimiento Científico

Las ciencias aplicadas se nutren de leyes que surgen del contraste de hipótesis. La estadística me permite contrastar estas hipótesis y es esencial en las ciencias prácticas o aplicadas.

Hipótesis estadística

Definición: es una creencia sobre los parámetros de una o más población. Siempre que no se compruebe esa creencia siempre será una hipótesis.

Es una proposición sobre la distribución de probabilidad de una variable. Ejemplo: yo creo que el porcentaje de personas bebedoras es más alta en hombres que en mujeres.

CARACTERÍSTICAS

1.       Siempre son proposiciones sobre la población, no sobre la muestra.

2.       Son conjeturas que se hacen antes de empezar el muestreo.

3.       Se pretende comprobar si las diferencias encontradas en la muestra del estudio se puede generalizar a la población.

4.    Para ello se construye un modelo teórico en el que se formula una hipótesis. La hipótesis se puede formular en dos caminos:

        Hipótesis nula (Ho): es la que no contempla la no existencia de diferencia entre los parámetros que se comparan. Ejemplo: el sexo no tiene nada que ver con el consumo del alcohol o el consumo de bebedores en hombres y mujeres es la misma   . 

    Hipótesis alternativa (H1): contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan. Las dos proporciones son diferentes. Ejemplo: el porcentaje de bebedores en mujeres es más alto que en hombres y viceversa.

       CONTRASTE DE HIPÓTESIS A TRAVÉS DE TEST DE HIPÓTESIS                                               

       Para los contraste a través de test de hipótesis la estrategia es la siguiente:

1-      Establecimiento a priori de una hipótesis acerca del valor del parámetro

2-      Realizamos al recogidas de datos

3-      Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y posterior.

      ¿Qué son los test de hipótesis?

   Son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

    Sea cuales sean las creencias del investigador es muy importante establecer la hipótesis. El test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula (la que establece igualdad entre os grupos al comprar), la que yo no estoy pensando.

      Procedimiento

      Lo que mide todo los test de hipótesis es la probabilidad de error que se tiene al rechazar la hipótesis, lo que denominamos valor de p.

    Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:

1.       El valor de p es mayor a o.o5: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla).

2.       El valor de p es menos a 0,05: (0,032): En este caso podríamos rechazar la hipótesis nula, por lo que tenemos que aceptar la alternativa, pero tenemos que tener en cuenta que alternativa cogemos, la que nosotros pensamos o justamente la que afirma lo contrario.

      Lo importante es el valor de P

    Si está en la zona sombreada quiere decir que la p es mayor a 0,05: por lo que podemos rechazar la nula.

    Si está en la zona no sombreada quiere decir que la p es menor a 0,05: por lo que no podemos rechazar la nula.

  El nivel de confianza lo establece previamente el investigador. Es la probabilidad por azar que se obtenga una muestra más rara que la obtenida.

     Región de Rechazo

    Error alfa: es el error que yo cometo al rechazar la hipótesis nula.

-         Si p es mayor que alfa: no puedo rechazar la hipótesis nula.

-        Si p es menor que alfa: puedo rechazar la hipótesis porque el error es muy pequeño.

  

ALFA: es un número muy pequeño que se determina cuando se diseña el estudio. Conociendo alfa, se conoce la región de rechazo.

P: siempre es un valor entre 0 y 1. Se conoce después de realizar el estudio. Conociendo p, se sabe el resultado.

Tipos de errores en test de hipótesis

-          ERROR ALFA O TIPO 1.

-          ERROR BETA O TIPO 2.

Beta: es el que cometo al aceptar la hipótesis nula al ser falsa.
Error alfa: es el error que se comete al rechazar la hipótesis nula.

RESULTADO DEL TEST REALIDAD	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo 1 (error α)	No error (1-α)
H0 falsa	No error (1-β)	Error tipo 2 (error β)