PRUEBA DE HIPOTESIS Presentado Por: Yuli Gabriela Madrid Materia: Inferencia Estadistica UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA FACULTAD NACIONAL DE SALUD PÚBLICA “Héctor Abad Gómez” TECNOLOGIA EN SISTEMAS DE INFOMACION EN SALUD Caucasia 2010 PRUEBA DE HIPOTESIS Una prueba de hipótesis estadística es una conjetura de una o más poblaciones. Nunca se sabe con absoluta certeza la verdad o falsedad de una hipótesis estadística, a no ser que se examine la población entera. Esto por su puesto sería impractico en la mayoría de las situaciones. En su lugar, se toma una muestra aleatoria de la población de interés y se utilizan los datos que contiene tal muestra para proporcionar evidencia que confirme o no la hipótesis. La evidencia de la muestra que es un constante con la hipótesis planteada conduce a un rechazo de la misma mientras que la evidencia que apoya la hipótesis conduce a su aceptación. Hipótesis: es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner aprueba, para verificar si la afirmaciónes falsa o verdaera. PASOS DE LA PRUEBA DE HIPÓTESIS Establecer La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia, esta simpre carga el igual, es la opinion del investigador. Establecer La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa; es lom que yo deseo probar. El error tipoI se define como la probabilidad de rechazar la hìpotesis nula, cuando esta es verdadera. El error tipoII se define como la aceptacion de la hìpotesis nula, cuando esta es falsa. Tipos de error y nivel de significancia Si rechazamos una hipótesis cuando debiera ser aceptada diremos que se ha cometido un error de tipo I. Por otra parte si aceptamos una hipótesis que debiera ser rechazada, diremos que se ha cometido un error de tipo II. En ambos casos se ha producido un juicio erróneo. Esto se evidencia en el siguiente cuadro: Decisión Ho es verdadera Ho es falsa Aceptar Ho No hay error Error tipo II Rechazar Ho Error tipo I No hay error ESCOGER NIVEL DE SIGNIFICANCIA Al contrastar una cierta hipótesis, la máxima probabilidad con la que estamos dispuestos a correr el riesgo de cometer un error de tipo I se llama nivel de significancia. Esta probabilidad se denota por , se suele especificar antes de la muestra, de manera que los resultados no influyan en nuestra elección. En la práctica es frecuente un nivel de significancia de 0.05 ó 0.01, si bien se usan otros valores. Si, por ejemplo, se escoge un nivel de significancia del 5% ó 0.05 al diseñar una regla de decisión entonces hay unas cinco oportunidades entre cien de rechazar la hipótesis cuando debiera haberse aceptado; es decir, tenemos un 95% de confianza de que hemos adoptado la decisión correcta. En tal caso decimos que la hipótesis a sido rechazada al nivel de significancia 0.05 lo cual quiere decir que la hipótesis tiene una probabilidad del 5% de ser falsa. Valor p Una vez planteada la hipótesis de nulidad, es preciso que el investigador determine el margen de equivocación que está dispuesto a tolerar y fije el llamado valor de significación o valor alfa (a), para luego calcular el valor P. En términos sencillos, este último valor no es otra cosa que la probabilidad de observar la diferencia encontrada entre los grupos o una más extrema si es correcta la hipótesis de nulidad. Si el valor P es menor del valor a fijado por el investigador (0,05 la mayor parte de las veces, o en ocasiones 0,01 ó 0,10), se descarta que los resultados observados puedan atribuirse a mero azar si en realidad no hay una diferencia, o, dicho de otro modo, la incompatibilidad entre los datos observados y la hipótesis de nulidad se considera lo suficientemente grande como para poder descartar esta hipótesis. En cambio, si el valor P es a o mayor, se considera que no hay suficientes indicios para descartar la hipótesis de nulidad. TOMAR LA DECISION La decisión se toma en base a los resultados obtenidos con respecto a la region critica o el valor de p .