Hipótesis Estadística

La hipótesis estadística es una conjetura sometida a prueba para evaluar su validez. Se divide en Hipótesis Nula (H0) y Alternativa (H1), con errores tipo I y II como aspectos críticos. La direccionalidad puede ser unilateral o bilateral, y la significancia estadística se evalúa mediante el valor p y el nivel de significancia. Los avances en software estadístico facilitan este proceso.

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Una ______ estadística es una proposición que se evalúa para confirmar su ______.

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hipótesis validez

2

La ______ es la justificación de la hipótesis, mientras que la ______ es su formulación específica.

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fundamento deducción

3

Las hipótesis ______ se basan en teorías previas y las ______ surgen de la observación.

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explicativas relacionales

4

En el análisis estadístico, la hipótesis alternativa se denota como (H1) y se contrasta con la hipótesis ______ (H0).

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nula

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Origen de las hipótesis empíricas

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Inspiradas en la filosofía de David Hume, se basan en la observación y experiencia directa.

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Propósito de las hipótesis empíricas

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Identificar patrones o relaciones entre variables sin un fundamento teórico previo.

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Características de las hipótesis racionales

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Son deductivas, se fundamentan en conocimientos previos y buscan explicaciones causales o predictivas.

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La ______ se acepta o se rechaza con base en los ______, mientras que la ______ se considera cierta si hay suficiente ______ estadística.

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Hipótesis Nula datos Hipótesis Alternativa evidencia

9

Es vital calcular la probabilidad de incurrir en errores de ______ (descartar H0 siendo verdadera) o de ______ (mantener H0 siendo falsa).

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tipo I tipo II

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Dirección del efecto en hipótesis unilaterales

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Predicen un efecto específico; se basan en teoría o evidencia previa.

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Uso de hipótesis bilaterales

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No predicen dirección; útiles en estudios exploratorios o descriptivos.

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Importancia de hipótesis en investigación científica

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Fundamentales para evaluar diferencias o cambios en las variables estudiadas.

13

La creación de una ______ comienza con la definición de la pregunta de ______ y la determinación de una regla de decisión con base en la ______ de error.

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hipótesis investigación probabilidad

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Las hipótesis ______ se originan en la observación sin necesidad de ______ teórico, a diferencia de las ______, que sí se fundamentan en teorías previas.

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relacionales fundamento explicativas

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Error Tipo I

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Rechazo incorrecto de una Hipótesis Nula verdadera.

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Valor p

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Probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo que el observado si la Hipótesis Nula es cierta.

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Nivel de Significancia

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Umbral (usualmente 0.05) para decidir si se rechaza la Hipótesis Nula en favor de la Hipótesis Alternativa.

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Si el valor ______ es inferior al nivel de significancia, se descarta la Hipótesis Nula en favor de la Hipótesis Alternativa.

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p

Preguntas y respuestas

Aquí tienes una lista de las preguntas más frecuentes sobre este tema

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Hipótesis Nula y Alternativa en Estadística

En estadística, la hipótesis se formula como dos proposiciones contrapuestas: la Hipótesis Nula (H0) y la Hipótesis Alternativa (H1). La Hipótesis Nula representa una afirmación de no cambio o de no diferencia que se pone a prueba y se acepta o rechaza basándose en los datos. La Hipótesis Alternativa es la afirmación que el investigador desea apoyar y se considera verdadera si la evidencia estadística es suficiente para rechazar la Hipótesis Nula. Es crucial calcular la probabilidad de cometer errores de tipo I (rechazar H0 cuando es verdadera) o de tipo II (no rechazar H0 cuando es falsa) al tomar decisiones basadas en el análisis estadístico.

Direccionalidad de las Hipótesis Estadísticas

Las hipótesis estadísticas pueden ser unilaterales o bilaterales. Las hipótesis unilaterales predicen la dirección del efecto y se utilizan cuando existe una teoría o evidencia previa que sugiere una relación específica entre las variables. Las hipótesis bilaterales, por otro lado, no predicen la dirección del efecto y se emplean cuando se desconoce si una variable será mayor o menor que otra. Estas hipótesis son apropiadas para estudios exploratorios o descriptivos y son fundamentales en la investigación científica para evaluar diferencias o cambios.

Formulación y Validación de Hipótesis

El proceso de formulación de una hipótesis implica definir claramente la pregunta de investigación y establecer una regla de decisión basada en la probabilidad de error. No todos los estudios requieren hipótesis; su uso depende de la naturaleza y objetivos del estudio. Las hipótesis relacionales se formulan a partir de la observación y no necesitan un fundamento teórico, mientras que las explicativas se basan en teorías existentes. El investigador asigna un valor de verdad provisional a la hipótesis y calcula la probabilidad de cometer un error tipo I. Si esta probabilidad es menor que un umbral preestablecido, generalmente 0.05, la hipótesis se considera estadísticamente significativa.

Elementos Cruciales en la Prueba de Hipótesis

En la prueba de hipótesis, el error tipo I, el valor p y el nivel de significancia son conceptos clave. El error tipo I ocurre cuando se rechaza incorrectamente la Hipótesis Nula verdadera. El valor p indica la probabilidad de obtener un resultado tan extremo como el observado, o más, si la Hipótesis Nula fuera cierta. El nivel de significancia, comúnmente establecido en 0.05, es el criterio para decidir si los resultados son suficientemente extremos como para rechazar la Hipótesis Nula y aceptar la Hipótesis Alternativa.

Evaluación de la Significancia Estadística

El contraste de hipótesis sigue una metodología que incluye la formulación de la Hipótesis Nula y la Hipótesis Alternativa, la selección de un nivel de significancia apropiado, la elección de un estadístico de prueba y la interpretación del valor p. El valor p se compara con el nivel de significancia para determinar si los resultados son estadísticamente significativos. Un valor p menor que el nivel de significancia indica que los resultados son inusuales bajo la Hipótesis Nula y, por lo tanto, se rechaza en favor de la Hipótesis Alternativa. Los avances en software estadístico han simplificado este proceso, permitiendo a los investigadores realizar análisis complejos con mayor facilidad.