Estadística Inferencial UNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS 3.2 Tipos de error 3.2. Tipos de error Al realizar la prueba de hipótesis y tomar una decisión sobre cual hipótesis consideramos como verdadera podemos caer en alguno de los siguientes casos: Recordemos que la hipótesis es una afirmación sobre un parámetro de la población, como la media, la varianza o la desviación estándar. Una hipótesis es una afirmación sobre un parámetro poblacional, la cual será aceptada o rechazada en base a evidencia estadística. La hipótesis inicial que se define sobre la población se llama hipótesis nula; pero si rechazamos esa hipótesis nula debemos tener una hipótesis alternativa, la cual tomaremos si la hipótesis inicial o nula es falsa. Entonces: Ho: Hipótesis Nula, premisa a partir de la cual partimos para analizar la población. Ha: Hipótesis alternativa, como su nombre lo dice, debe ser la alternativa que debe ser cierta en caso de que la hipótesis nula sea considerada como falsa. El proceso de revisión de la hipótesis para determinar si se considera verdadera o falsa se llama Prueba de Hipótesis. Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez Decisión Rechazar Ho tomada Aceptar Ho Realidad Ho es cierta Ho es falsa Error tipo I: α Éxito Éxito Error tipo II: β Nivel de significancia: Para las pruebas de hipótesis se debe definir dicho nivel, y representa la probabilidad de rechazar una hipótesis nula verdadera, simbólicamente se representa por alfa “α”. Si quieres saber más sobre los tipos de error, consulta las páginas 366 y 367 de la siguiente bibliografía: Weiers, R. M. (2006). Introduccion a la estadistica para Negocios. México DF: THOMSON. Disponible en el link: http://books.google.com.mx/books?id=5Xwmc55iXoQC&lpg=PP1&pg=PR2#v=onepage&q=&f=false 1