Definición: La Hipótesis es una suposición que se prueba para verificar si la inferencia extraída de la muestra de datos es cierta para toda la población o no.
Procedimiento de prueba de hipótesis
Se siguen los siguientes pasos en la prueba de hipótesis:
- Establezca una hipótesis: El primer paso es establecer la hipótesis a probar. La hipótesis estadística es una suposición sobre el valor de algún parámetro desconocido, y la hipótesis proporciona algún valor numérico o rango de valores para el parámetro. Aquí se construyen dos hipótesis sobre la población Hipótesis nula y Hipótesis alternativa.
La Hipótesis nula denotada por H0 afirma que no existe una verdadera diferencia entre la muestra de datos y el parámetro de población y que la diferencia es accidental y se debe a las fluctuaciones en el muestreo. Por tanto, una hipótesis nula establece que no hay diferencia entre el valor asumido y el real del parámetro.
La hipótesis alternativa indicada por H1 es la otra hipótesis sobre la población, que se mantiene verdadera si se rechaza la hipótesis nula. Por tanto, si rechazamos H0, se acepta la hipótesis alternativa H1.
- Configure un nivel de significancia adecuado: Una vez construida la hipótesis sobre la población, el investigador debe decidir el nivel de significancia, es decir, un nivel de confianza con el que la hipótesis nula es aceptada o rechazada. El nivel de significancia se denota por ‘α ‘ y generalmente se define antes de que se extraigan las muestras de manera que los resultados obtenidos no influyan en la elección. En la práctica, tomamos un nivel de significancia del 5% o del 1%.
Si se toma el nivel de significancia del 5%, significa que hay cinco posibilidades de 100 de que rechacemos la hipótesis nula cuando debería haber sido aceptada, es decir, tenemos un 95% de confianza en que hemos tomado la decisión correcta. De manera similar, si se toma el nivel de significancia del 1%, significa que solo hay una probabilidad entre 100 de que rechacemos la hipótesis cuando debería haber sido aceptada, y tenemos aproximadamente un 99% de confianza en que la decisión tomada es correcta.
- Determinación de una estadística de prueba adecuada: Una vez que se construyen las hipótesis y se decide el nivel de significancia, el siguiente paso es determinar una estadística de prueba adecuada y su distribución. La mayoría de las pruebas estadísticas adoptan la siguiente forma:
- Determinación de la región crítica: Antes de extraer las muestras, debe decidirse qué valores a la estadística de prueba conducirá a la aceptación de H0 y que conducirá a su rechazo. Los valores que conducen al rechazo de H0 se denominan región crítica.
- Realización de cálculos: Una vez que se identifica la región crítica, calculamos varios valores para la muestra aleatoria de tamaño ‘n’. Luego, aplicaremos la fórmula de la estadística de prueba como se muestra en el paso (3) para verificar si los resultados de la muestra se encuentran en la región de aceptación o en la región de rechazo.
- Toma de decisiones: Una vez realizados todos los pasos, se pueden sacar las conclusiones estadísticas y la dirección puede tomar decisiones. La decisión implica aceptar la hipótesis nula o rechazarla. La decisión de que la hipótesis nula sea aceptada o rechazada depende de si el valor calculado cae en la región de aceptación o en la región de rechazo.
Así, para probar la hipótesis, es necesario seguir estos pasos de manera sistemática para que los resultados obtenidos sean precisos y no sufran ninguno de los errores estadísticos Viz. Error de tipo I y error de tipo II.
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