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Description
Mind Map by Hugo Alexander Orozco Correa, updated more than 1 year ago
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Created by Hugo Alexander Orozco Correa
almost 6 years ago
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PRUEBAS DE HIPÓTESIS Y ANOVA
- Partes que conforman una prueba de hipótesis
- Hipótesis Nula H0
- Especifica un solo valor del parámetro de la
población si la hipótesis es simple o un conjunto
de valores si es compuesta
- Especifica un solo valor del parámetro de la
población si la hipótesis es simple o un conjunto
de valores si es compuesta
- Hipótesis Alternativa H1
- Es la que responde nuestra pregunta, la
que se establece en base a la evidencia
que tenemos
- Es la que responde nuestra pregunta, la
que se establece en base a la evidencia
que tenemos
- Estadística de prueba
- En esta etapa se toma la
decisión, rechazar o no
rechazar la Hipótesis Nula
- En esta etapa se toma la
decisión, rechazar o no
rechazar la Hipótesis Nula
- Región de Rechazo
- Hipótesis Nula H0
- ¿Cómo decide el investigador si debe de
rechazar o aceptar H0?
- Se “acepta H0” si los resultados proporcionados por la muestra
no contradicen la suposición de H0. Se “rechaza H0” si los
resultados proporcionados por la muestra son poco probables
bajo la suposición de H0.
- Se “acepta H0” si los resultados proporcionados por la muestra
no contradicen la suposición de H0. Se “rechaza H0” si los
resultados proporcionados por la muestra son poco probables
bajo la suposición de H0.
- ¿A qué se le conoce como
error tipo I?
- El error tipo 1 en estadística se define
como el rechazo de la hipótesis nula
cuando esta es, en realidad, cierta. Al
error de tipo 1 se le conoce también
como falso positivo o error de tipo alfa.
- El error tipo 1 en estadística se define
como el rechazo de la hipótesis nula
cuando esta es, en realidad, cierta. Al
error de tipo 1 se le conoce también
como falso positivo o error de tipo alfa.
- ¿Cómo se determina las regiones de
rechazo de una prueba de hipótesis?
- La región de rechazo puede considerarse como
el conjunto de valores de la estadística de
prueba que no tienen posibilidad de
presentarse si la hipótesis nula es verdadera.
Por otro lado, estos valores no son tan
improbables de presentarse si la hipótesis nula
es falsa.
- La región de rechazo puede considerarse como
el conjunto de valores de la estadística de
prueba que no tienen posibilidad de
presentarse si la hipótesis nula es verdadera.
Por otro lado, estos valores no son tan
improbables de presentarse si la hipótesis nula
es falsa.
- Condiciones que se deben presentar para
realizar una prueba de hipótesis para la
media, para la proporción, para la
diferencia de medias y para la diferencia
de proporciones.
- Prueba de hipótesis para la media:
Cuando se estudia un proceso o un
fenómeno a través de una variable de
tipo continuo suele interesar su media
y su varianza (o desviación estándar).
- Para la proporción: Cuando se hace un
análisis o una investigación donde se
involucran variables cualitativas o de
atributos, es frecuente que se quiera
verificar si el valor de una proporción
poblacional p es igual a un cierto valor p0
- Para la diferencia de medias: En ocasiones interesa
definir un intervalo de valores tal que permita
establecer cuáles son los valores mínimo y máximo
aceptables para la diferencia entre las medias de
dos poblaciones
- Prueba de hipótesis para la media:
Cuando se estudia un proceso o un
fenómeno a través de una variable de
tipo continuo suele interesar su media
y su varianza (o desviación estándar).
- Defina y escriba las principales
características del análisis de varianza -
ANOVA
- Un análisis de varianza (ANOVA) prueba la hipótesis de que las
medias de dos o más poblaciones son iguales. Los ANOVA evalúan
la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la
variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores. La
hipótesis nula establece que todas las medias de la población
(medias de los niveles de los factores) son iguales mientras que la
hipótesis alternativa establece que al menos una es diferente.
- Un análisis de varianza (ANOVA) prueba la hipótesis de que las
medias de dos o más poblaciones son iguales. Los ANOVA evalúan
la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la
variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores. La
hipótesis nula establece que todas las medias de la población
(medias de los niveles de los factores) son iguales mientras que la
hipótesis alternativa establece que al menos una es diferente.
- ¿Cuándo y cómo aplicar un
análisis de varianza?
- El análisis de la varianza es un método para comparar dos o más
medias, que es necesario porque cuando se quiere comparar
más de dos medias es incorrecto utilizar repetidamente el
contraste basado en la t de Student.
- El análisis de la varianza es un método para comparar dos o más
medias, que es necesario porque cuando se quiere comparar
más de dos medias es incorrecto utilizar repetidamente el
contraste basado en la t de Student.
- ¿Es útil aplicar análisis de varianza a la
problemática de estudio?
- Se determina que, si es útil aplicar el análisis de varianza en la
problemática de estudio, ya que permite ordenar las diferentes
variables que pueden afectar la solución, en este análisis de brindan
resultados más exactos que nos permiten realizar un análisis mas
objetivo ayudan a evaluar y a entender la similitud y diferencia.
- Se determina que, si es útil aplicar el análisis de varianza en la
problemática de estudio, ya que permite ordenar las diferentes
variables que pueden afectar la solución, en este análisis de brindan
resultados más exactos que nos permiten realizar un análisis mas
objetivo ayudan a evaluar y a entender la similitud y diferencia.
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