10 Conceptos clave en la prueba de hipótesis

La prueba de hipótesis

es una técnica estadística que se utiliza en una variedad de situaciones. Aunque los detalles técnicos se diferencian de una situación a otra, todas las pruebas de hipótesis utilizan el mismo conjunto básico de términos y conceptos. Las siguientes descripciones de términos y conceptos comunes se refieren a una prueba de hipótesis en la que se comparan las medias de dos poblaciones.

Hipótesis nula

los hipótesis nula es una declaración clara sobre la relación entre dos (o más) objetos estadísticos. Estos objetos pueden ser medidas, distribuciones, o categorías. Por lo general, la hipótesis nula, como su nombre lo indica, establece que no hay ninguna relación.

En el caso de dos medias poblacionales, la hipótesis nula podría indicar que las medias de las dos poblaciones son iguales.

Hipótesis alternativa

Una vez que la hipótesis nula se ha indicado, es fácil para construir el hipótesis alternativa. Es esencialmente la afirmación de que la hipótesis nula es falsa. En nuestro ejemplo, la hipótesis alternativa sería que las medias de las dos poblaciones no son iguales.

Importancia

los significado nivel es una medida de la fuerza estadística de la prueba de hipótesis. A menudo se caracteriza como la probabilidad de concluir erróneamente que la hipótesis nula es falsa.

El nivel de significación es algo que se debe especificar en la delantera. En las aplicaciones, el nivel de significación es típicamente uno de tres valores: 10%, 5%, o 1%. Un nivel de significación del 1% representa la prueba más fuerte de los tres. Por esta razón, es un 1% superior nivel de significación del 10%.

Poder

En cuanto a la significación, la poder de una prueba mide la probabilidad de llegar a la conclusión correcta de que la hipótesis nula es verdadera. El poder no es algo que se puede elegir. Está determinada por varios factores, como el nivel de significación que seleccione y el tamaño de la diferencia entre las cosas que están tratando de comparar.

Desafortunadamente, la importancia y el poder están inversamente relacionados. El aumento de importancia disminuye el poder. Esto hace que sea difícil diseñar experimentos que tienen tanto muy alta significación y potencia.

Estadística de prueba

los estadística de prueba es una medida única que captura la naturaleza estadística de la relación entre las observaciones que usted está tratando. La estadística de prueba depende fundamentalmente del número de observaciones que se están evaluando. Se diferencia de una situación a otra.

Distribución de la estadística de prueba

Toda la noción de hipótesis se basa en la capacidad de especificar (exactamente o aproximadamente) la distribución que la estadística de prueba sigue. En el caso de este ejemplo, la diferencia entre las medias se distribuye normalmente aproximadamente (asumiendo que hay un número relativamente grande de observaciones).

Pruebas de una cola vs dos colas

Dependiendo de la situación, es posible que desee (o necesidad) emplear un uno- o prueba de dos colas. Estas colas se refieren a la derecha y la cola izquierda de la distribución de la estadística de prueba. Una prueba de dos colas permite la posibilidad de que la estadística de prueba es o muy grande o muy pequeño (negativo es pequeño). Una prueba de una cola permite sólo una de estas posibilidades.

En un ejemplo donde la hipótesis nula establece que las dos medias poblacionales son iguales, es necesario tener en cuenta la posibilidad de que cualquiera de ellos podría ser más grande que el otro. La estadística de prueba podría ser positivo o negativo. Por lo tanto, usted emplea una prueba de dos colas.

La hipótesis nula podría haber sido un poco diferente, a saber, que la media de la población 1 es mayor que la media de la población 2. En ese caso, no es necesario dar cuenta estadísticamente para la situación en la que el primer medio es menor que el segundo. Por lo tanto, usted emplear una prueba de una cola.

Valor crítico

los valor crítico en una prueba de hipótesis se basa en dos cosas: la distribución de la estadística de prueba y el nivel de significación. El valor crítico (s) se refieren al punto de la distribución estadística de prueba que dan las colas de la distribución de un área (probabilidad significado) exactamente igual al nivel de significación que se ha elegido.

Decisión

Tu decisión de rechazar o aceptar la hipótesis nula se basa en la comparación de la estadística de prueba al valor crítico. Si la estadística de prueba es superior al valor crítico, se debe rechazar la hipótesis nula. En este caso, se podría decir que la diferencia entre las dos medias poblacionales es significativo. De lo contrario, se acepta la hipótesis nula.

Valor P

los p-valor de una prueba de hipótesis le da otra manera de evaluar la hipótesis nula. El p-valor representa el nivel de significación más alta a la que el estadístico de prueba en particular podría justificar el rechazo de la hipótesis nula. Por ejemplo, si usted ha elegido un nivel de significación del 5%, y el valor de p resulta ser 0,03 (o 3%), que estaría justificado en rechazar la hipótesis nula.