TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA Distribuciones muestrales para medias y datos continuos. Distribuciones muestrales para proporciones y datos categóricos.

Reflexión sobre lo aprendido semana del 30 de abril

A lo largo de la semana empezamos viendo la significación estadística, al calcular dicha significación si es alta podemos rechazar la hipótesis nula, pero si es baja no se rechaza. Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico y así poder tomar decisiones, cuantificando el error.

Posteriormente se explicó la hipótesis estadística que es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones. Es una proposición sobre la distribución de probabilidad de una variable. Siempre son proposiciones sobre la población, no sobre la muestra por lo tanto va haber un cierto error. Pretenden comprobar si las diferencias encontradas en la muestra del estudio se pueden generalizar a la población Para ello se construye un modelo teórico en el que se formula una hipótesis:

- Hipótesis nula (H0): contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan

- Hipótesis alternativa (H1): contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan

Los test contratan la hipótesis y así nos hacer ver si la nula debemos de acéptala rechazarla.

El CONTRASTE DE HIPÓTESIS se realiza de la siguiente manera:

-Establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro.

-Realizamos la recogida de datos.

-Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

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 la hipótesis alternativa.

Posteriormente se establece la región de rechazo antes de realizase el análisis. Son resultados que refutarían la H0. 

Criterio de rechazo

Ejemplo:

α = 0,005

Si p = 0,092 acepto la hipótesis nula, pero si p = 0,0032 rechazo la hipótesis nula.

A más chica la α significa el error menor que quiero cometer.

Una vez contrastada la hipótesis hay que decidir sobre la prueba estadística adecuada, según la población y el tipo de variables.

Por último realizar los cálculos correspondientes  y exponer las conclusiones.