SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA
La significación
estadística
(p) está
relacionada con el resultado del estudio.
Así,
cuando se dice que la p < 0.05, estamos afirmando que el resultado del
estudio se cumple, al menos, en el 95% de los casos.
CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Nos
permite decidir si los resultados obtenidos
son fruto de la causalidad (por
una relación causa-efecto) o de la casualidad
(por
azar). Consiste en un proceso de toma de decisiones, que consta de varias fases.
- Herramientas
estadísticas
para responder a preguntas de investigación y
permite cuantificar la compatibilidad
entre una
hipótesis previamente establecida
y
los resultados obtenidos. Por
tanto, Lo primero que tenemos que hacer es
formular
nuestra hipótesis nula a partir de la hipótesis de investigación o
alternativa.
- La hipótesis nula (H0) es aquella en la que no existen diferencias significativas entre los resultados obtenidos en la práctica y los resultados teóricos, es decir, no hay relación entre las variables estudiadas.
- La hipótesis alternativa (H1.) es aquella que afirma que la media de la población es una valor diferente al hipotético.
- Se
utiliza la prueba estadística correspondiente y se mide la probabilidad de error al rechazar
la hipótesis nula, asociada
al valor
de
p
- Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente
un 95%)
las soluciones pueden ser:
-
p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla)
- p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis alternativa.
ERRORES DE HIPÓTESIS
¿Me confundo con hipótesis nula o hipósis alternativa?
- Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo va a depender de un error, al que llamamos ⲁ (alfa)
- El error de hipótesis ⲁ (alfa) se define como la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula (el más pequeño que podemos rechazar es el p)
Puede
concluirse que existen o no existen diferencias entre los grupos que componen la muestra y
que esas diferencias también existirían en otras muestras diferentes
tomadas en esa población y no
habríamos cometido ningún error, puesto que lo que ha
ocurrido en la muestra hubiera ocurrido igual en cualquier otra muestra de la población.
TIPOS DE ERRORES
Tipo I: Consiste en decir que existen diferencias estadísticamente significativas (porque realmente sí existen en la muestra que se ha tomado) cuando realmente esto no es cierto.
Tipo II (o error β): Consiste en decir que no existen diferencias (en la muestra se han hallado y muy significativas)cuando realmente no es cierto.
MÉTODO DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS
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