Tema 10, SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC

ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

En esta tema vimos al contraste y errores de hipótesis con mayor profundidad. Empezamos con la significación estadística denominada (p) que es otra herramienta útil para ver si los resultados son significantes o no. Cuando p<0.05 tenemos un valor p adecuado ya que se cumple el resultado el 95% de veces. Al ser p>0.05 entones los resultados no comparten una significancia importante entre sí.

Conociendo el valor p se puede contrastar el hipótesis para ver si los resultados del estudio son por causalidad o por casualidad. Al contrastarla se ve si se cumple la hipótesis nula (H0) o la alternativa (H1), es decir si los resultados siguen la teoría original o si los resultados no cumple con lo esperado.

De manera gráfica con la curva de campana también se puede ver el contraste bilateral. Las regiones extremas laterales representan las hipótesis alternativa ya que no cumple con la nula pero el espacio del centro si es adecuado. Los puntos de corte entre las regiones se denominan (α) y son simétricos desde la media, tal como se ve en la foto.

Fuente: Contrate Bilateral 

En la primera fase del hipótesis demos ver cómo se formula H0 = μA ≤ μB. en este caso vemos que B es igual de eficaz de A. Tras esto se puede calcular el H0 usando la herramienta mas adecuada para ver la discrepancia y por tanto también la probabilidad de que los resultas sean al azar o no. Según la independencia o dependencia, el aspecto de distribución, y los tipos de variables podemos escoger el mejor estadístico de contraste. Si el estudio no pertenece a unas de estas categorías entonces es recomendable usar contrastes de naturaleza no parametrica o la distribución rara de Possion o de t de student.

Las siguientes tablas fueron muy útil a la hora de ver cuál prueba es la mejor según lo que se esta estudiando. 

Fuente: Diapositivas Tema 10 ETIC

Fuente: Tabla de pruebas

Habiendo ya escogido la prueba adecuada se puede ver el error "α" para rechazar o no la hipótesis nula según su valor.

Existen dos errores que indican un problema con los resultados. El error tipo (I) sucede cuando se piensa que hay diferencia significativa cuando en realidad no es así. El error tipo (II) o error β

ocurre cuando no hay diferencias significativas pero en realidad sí las hay. 

Fuente: Tipos de errores en test de hipótesis

Este fue un tema muy útil ya que ahora mi grupo de investigación puede llevar a cabo el contraste de hipótesis para ver si nuestro/a α es adecuada para evaluar la hipótesis nula o si es grande y tenemos una hipótesis alternativa