Significación estadística: es una de las formas de calcular la
inferencia, que aplicando el método científico podemos constrastar hipótesis, partiendo desde la nula, la cual será falsa en caso de que en la inferencia sea alta. Se representa como I o α, es fijado por el investigador, es la probabilidad de cometer error existente al rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera y de obtener una muestra "más rara" de la que se ha obtenido.
La hipótesis estadística: es la creencia sobre la distribuición de
una variable en la población no muestral, se hacen previamente al estudio y pretenden comprobar si existen diferencias entre nuestro pensamiento y la realidad
-Hipótesis nula: dice que no existe diferencias entre los parámetros que estudiamos.
-Hipótesis alternativa: dice que existen diferencias entre los parámetros que estudiamos.
Las hipótesis se contrastan para evitar errores aleatorios. Se establece una hipótesis a priori sobre
el valor del parámetro, se recogen los datos y se analizan comparando dichos datos con la hipótesis. Los test de hipótesis contrastan la hipótesis nula aplicando la prueba estadística que sea necesaria y midiendo el error que se comete al rechazarlo. Si el valor de p es >0,05 la hipótesis nula será la correcta, si es superior la hipótesis alternativa será la correcta.
Los errores que se pueden cometer, se denomina como α, el α más pequeño de rechazar la hipótesis nula es el
error p y la hipótesis nula se rechaza con un α máximo de 5%
Existen varios pasos para contrastar las hipótesis:
-Primer paso: expresar lo que queremos investigar con una hipótesis nula y otra alternativa.
-Segundo paso: elegir la prueba estadística adecuada para la población y las variables que vayamos a
estudiar
-Métodos paramétricos: para variables cuantitativas T-student, test de Anova, Fisher (esta
última es cualitativa pero contrasta hipótesis en poblaciones pequeñas) y Pearnos.
-Métodos no paramétricos: para variables cualitativas. Tenemos U-Mann Whitney, K-
WRealizer y y las tablas de contingencia.
Los tipos de análisis estadísticos según la variable implicada será A. Varianza =Anova y
tablas de contingencia= Chi cuadrado.
-Tercer paso: seleccionar el grado de significación.
-Cuarto paso: realizar los cálculos y las conclusiones.
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