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Estadistica Inferencial (Hipótesis alternativa (Se entiende por…
Estadistica Inferencial
Hipòtisis nula
Es una suposición que se utiliza para negar o afirmar un suceso en relación a algún o algunos parámetros de una población o muestra.
La afirmación de la hipótesis nula no se puede rechazar a no ser que los datos de la muestra parezcan demostrar que ésta es falsa.
Hipótesis alternativa
Se entiende por hipótesis alternativa a la suposición alternativa a la hipótesis nula formulada en un experimento y/o investigación.
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Representa la conclusión que el investigador quiere demostrar o afirmar tras su estudio. Esta se expresa con la expresión “H1” y va a representar, por lo general, lo contrario a la hipótesis nula.
Nivel de confianza
Es el grado de certeza o probabilidad, expresado en porcentaje con el que queremos realizar la estimación de un parámetro a través de un estadístico muestral.
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Nivel de significación
El nivel de significación (o nivel de α) es un umbral que permite determinar si el resultado de un estudio se puede considerar estadísticamente significativo después de realizar las pruebas estadísticas planificadas.
Suele establecer en un 5% (o 0,05), aunque se pueden usar otros niveles en función del estudio. Esto representa la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
La probabilidad de que un resultado se deba al azar en lugar de a un fármaco u otra intervención investigados, si la hipótesis nula es verdadera, se llama «valor p».
Errores
Cuando se realiza una prueba de hipótesis, se puede cometer dos tipos de errores.
Tipo 1
Rechaza la hipótesis nula cuando es verdadera, comete un error de tipo I. La probabilidad de cometer un error de tipo I es α, que es el nivel de significancia que usted establece para su prueba de hipótesis.
Ejemplo: Se produce si el investigador rechaza la hipótesis nula y concluye que los dos medicamentos son diferentes cuando, en realidad, no lo son. Si los medicamentos tienen la misma eficacia, el investigador podría considerar que este error no es muy grave, porque de todos modos los pacientes se beneficiarían con el mismo nivel de eficacia independientemente del medicamento que tomen.
Tipo 2
Cuando la hipótesis nula es falsa y usted no la rechaza, comete un error de tipo II. La probabilidad de cometer un error de tipo II es β, que depende de la potencia de la prueba.
Ejemplo: el investigador no rechaza la hipótesis nula cuando debe rechazarla. Es decir, el investigador concluye que los medicamentos son iguales cuando en realidad son diferentes. Este error puede poner en riesgo la vida de los pacientes si se pone en venta el medicamento menos efectivo en lugar del medicamento más efectivo.