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Cómo probar una hipótesis - Coggle Diagram
Cómo probar una hipótesis
Tomar una decisión estadística
Aqui se tiene que decidir cual de las dos hipótesis se va a elegir (H1 y Ho).
Quien tiene que tomar la decisión de quedarse con la hipótesis nula o con la hipótesis alterna es el investigador, de tal modo que cuando se ejecute su análisis estadístico, el tiene la responsabilidad de quedarse con una u otra hipótesis.
Cabe recalcar que no se debe confundir la toma de decisiones con la interpretación. Ya que la interpretación no sale de la prueba de hipótesis sino más bien del propósito del estudio.
Elegir del estadístico de prueba
Los criterios que se utilizan para elegir el estadístico de prueba son seis:
Tipo de estudio
Se recurre a una prueba estadística denominada t de Student de la cual existen dos versiones:
Para grupos independientes
: Cuando tenemos dos grupos y queremos compararlos. Pertenece al estudio transversal.
Para muestras relacionadas:
Cuando tenemos un solo grupo pero tenemos dos mediciones. Pertenece al estudio longitudinal.
Nivel investigativo
Existen 6 niveles:
Relacional:
Aqui se encuentran 2 variables como mínimo (análisis estadístico bivariado) y es donde empieza la comparación de grupos, la comparación antes-después, etc.
Explicativo:
Se encuentran mas de dos variables (análisis estadístico multivariado). La relación entre dos variables puede no necesariamente corresponder a relaciones de causalidad; por ello, se requiere dar un mayor soporte estadístico para sustentar esta relación causa-efecto
Descriptivo
: Comienza la investigación cuantitativa y es precisamente el primer nivel que se caracteriza por tener una variable analítica (análisis estadístico univariado)
Predictivo:
Su finalidad no es demostrar hipótesis sino mas bien predecir
Exploratorio:
Corresponde a la investigación cualitativa
Aplicativo:
Su finalidad no es poner a prueba hipótesis sino hacer mas optimo un procedimiento, mejorar la situación actual del ser humano y de su entorno.
Diseño de la investigación
Existen dos tipos de diseño: el diseño de casos y el diseño de cohortes.
Semejanzas
: Ambos son un estudio a nivel racional ya que en ellos participan dos variables. Ambos son observacionales, dicho de otro modo, no son experimentales.
Diferencias:
el diseño de casos es un estudio retrospectivo, mientras que el diseño de cohortes es un diseño prospectivo. El de casos es un estudio transversal, mientras que el diseño de cohortes es un diseño longitudinal.
Objetivo estadístico
Refleja la intencionalidad, el propósito del estudio, lo que el investigador desea conocer.
Aqui se debe elegir el procedimiento estadístico, para ello existen 3 diferentes procedimientos:
Asociar:
Se hace una tabla de contingencia, pero el procedimiento estadístico es el Chi cuadrado de independencia, cuya interpretación es, distinta al Chi cuadrado de homogeneidad
Concordar:
Se utiliza el procedimiento estadístico denominado índice capa de cogen.
Comparar:
Se presenta en una tabla de contingencia y ahí se busca únicamente diferencias, se aplicaría el procedimiento estadístico Chi cuadrado de homogeneidad.
Escalas de medición de las variables
Existen cuatro escalas de medición:
Ordinal
(variable categórica)
De intervalo
Tienen el mismo manejo estadístico, por lo que se pueden agrupar en un solo tipo de medición, se podría decir que es una
variable numérica
Nominal
(variable categórica)
De razón
Comportamiento de los datos
Depende del tipo de variable que se analice:
Variables categóricas
(datos categóricos): Aqui se puede indicar el proceso analítico que se va a seguir, pero no se puede detallar al 100% cual es la prueba estadística que se va a utilizar.
Variables numéricas
(datos numéricos): En este caso tampoco se puede escribir cuál es la prueba estadística que se va a utilizar desde el inicio en el proyecto de investigación. Sí se puede dar una intención del proceso analítico que se va a desarrollar, pero exactamente la prueba estadística no se puede saber.
Dar lectura del p-valor calculado
En cualquiera de los siguientes casos se esta frente a la magnitud del error, a la cuantificación del error denominado p-valor:
Significancia asintótica
: Cualquier valor de probabilidad es factible de ser transformado a un valor de z en la distribución normal (Probabilidad infinita). Se pueden elegir dos valores de probabilidad cualesquiera, sumarlos y sacar un promedio y el valor de probabilidad que encuentres corresponderá a un valor de z.
Significancia exacta
(test exacto de Fisher): No hay posibilidades infinitas o probabilidades infinitas Entre magnitudes de probabilidad no hay punto medio no se puede sumar dos probabilidades para sacar un valor promedio, un valor central.
El p-valor es la cuantificación del error, es la identificación del error tipo I. Para ello se utilizan procedimientos estadísticos que están destinados a poner a prueba hipótesis
Establecer el nivel de significancia
Nivel de significancia
Es la máxima cantidad de error que estamos dispuestos a aceptar en caso de que nuestra hipótesis, nuestra afirmación preliminar, no sea la correcta.
P-valor
Es la cuantificación del error tipo I
Error tipo I
Es una equivocación, es el suceso, es el acontecimiento en el que nos hemos equivocado al haber aceptado nuestra hipótesis de investigador como algo verdadero.
Plantear el sistema de hipótesis
Hipótesis alterna H1
Corresponde a la hipótesis del investigador
Sistemas de hipótesis mas básicos
Hipótesis bilateral (dos colas)
Si un grupo denominado A es diferente de un grupo denominado B, esto podría ocurrir por dos circunstancias: porque el grupo A es mayor que el grupo B, o quizás el grupo A es menor que el grupo B; en cualquiera de las dos circunstancias el grupo A es diferente de B
Hipótesis unilateral (una sola cola)
La hipótesis alterna indica desigualdad pero a favor de uno de los grupos, A es mayor que B, por lo tanto, la hipótesis nula, que siempre se opone a la hipótesis alterna, dirá que A no es mayor que B.
La hipótesis alterna o H1que dirá que A es menor que B; en este caso, la hipótesis nula dirá que A no es menor que B.
Hipótesis nula Ho
Corresponde a la hipótesis del trabajo