Download Resumen de algunos conceptos básicos de Estadística Inferencial

RESUMEN DE INFERENCIA ESTADÍSTICA
MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN AVANZADA
HIPÓTESIS ESTADÍSTICA: Afirmación que se hace acerca de un
parámetro poblacional. La afirmación que está establecida y que se espera
sea rechazada después de aplicar una prueba estadística es llamada la
hipótesis nula y se representa por Ho.
La afirmación que se espera sea aceptada después de aplicar una
prueba estadística es llamada la hipótesis alternativa y se representa por
H1.
PRUEBA ESTADÍSTICA: Fórmula, basada en la distribución del
estimador del parámetro que aparece en la hipótesis y que va a permitir
tomar una decisión acerca de aceptar o rechazar una hipótesis nula.
Una prueba estadística no es cien por cien segura y puede llevar a una
conclusión errónea. Hay dos tipos de errores que pueden ocurrir. El error
tipo I, que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que realmente
es cierta y el error tipo II que se comete cuando se acepta una hipótesis
nula que realmente es falsa.
La hipótesis nula
realmente es cierta
La hipótesis nula
realmente es falsa
La prueba rechaza la
hipótesis nula
Error tipo I
(FALSO POSITIVO)
No hay error
La prueba acepta la
hipótesis nula
No hay error
Error tipo II
(FALSO NEGATIVO
NIVEL DE SIGNIFICACIÓN (α): Probabilidad de cometer error tipo
I.
El gran problema es que para realizar las pruebas estadísticas
necesitamos conocer la distribución muestral. Para realizar una
aproximación a una distribución utilizaremos el Teorema Central del límite.
TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE: Dicho teorema explica que por
diferente que sea la distribución de la variable de nuestro estudio, su media
- si tenemos suficientes datos - sigue una distribución Normal.
El problema es que en investigación, con mucha frecuencia, no se
conocen los datos (media y desviaciones estándar) de las poblaciones. La T
Rocío Garrido Martos
2