Si queremos decidir entre dos hipótesis que
afectan a un cierto parámetro de la población, a partir de la información de la
muestra usaremos el contraste de hipótesis, cuando optemos por una de estas dos
hipótesis, hemos de conocer una medida del error cometido, es decir, cuantas
veces de cada cien nos equivocamos.
En primer lugar, veremos cómo se escribirían
las hipótesis que queremos contrastar:
H0 se llama hipótesis nula y es lo contrario
de lo que sospechamos que va a ocurrir (suele llevar los signos igual, mayor o
igual y menor o igual)
H1 se llama hipótesis alternativa y es lo que
sospechamos que va a ser cierto (suele llevar los signos distinto, mayor y
menor)
Los contrastes de hipótesis pueden ser de dos
tipos:
Bilateral: En la hipótesis alternativa
aparece el signo distinto.
Unilateral: En la hipótesis alternativa
aparece o el signo > o el signo <.
Podemos aceptar una hipótesis cuando en
realidad no es cierta, entonces cometeremos unos errores, que podrán ser de dos
tipos:
Error de tipo I: Consiste en aceptar la
hipótesis alternativa cuando la cierta es la nula.
Error de tipo II: Consiste en aceptar la
hipótesis nula cuando la cierta es la alternativa.
Estos errores los aceptaremos si no son muy
grandes o si no nos importa que sean muy grandes.
alfa: Es la probabilidad de cometer un error
de tipo I.
beta: Es la probabilidad de cometer un error
de tipo II.
De los dos, el más importante es alfa que
llamaremos nivel de significación y nos informa de la probabilidad que tenemos
de estar equivocados si aceptamos la hipótesis alternativa.
Debido a que los dos errores anteriores a la
vez son imposibles de controlar, vamos a fijarnos solamente en el nivel de
significación, este es el que nos interesa ya que la hipótesis alternativa que
estamos interesados en probar y no queremos
aceptarla si en realidad no es cierta, es
decir, si aceptamos la hipótesis alternativa queremos equivocarnos con un
margen de error muy pequeño.
El nivel de significación lo marcamos
nosotros. Si es grande es más fácil aceptar la hipótesis alternativa cuando en
realidad es falsa. El valor del nivel de significación suele ser un 5%, lo que
significa que 5 de cada 100 veces aceptamos la hipótesis alternativa cuando la
cierta es la nula.
Solamente vamos a estudiar el contraste
bilateral para la media.
Bibliografía: http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Muestreo_Inferencia_Estadistica.html
Adaptación de María Vicenta Cabalgante Perera de la unidad:
http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/inferencia_estadistica/index_inferencia.htm
De: María José García Cebrian
Subido
por: Mendoza Cruz Roberto Alan G.
Como podrán ver, está una explicación más detallada de lo visto en estadistica y probabilidad, de manera más amena para el entendimiento y explicación ya sea escrita u oral de estos tipos de hipótesis.
ResponderEliminarpero si es un error, por que es permitido aceptarlo? que no se supone que por eso hacemos todos los calculos para aceptar la hipotesis correcta?
EliminarDa una explicación mas detallada de lo que en realidad es alfa
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