Hipotesis

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sistema Estadistica III Mindmap am Hipotesis, erstellt von antoniojd2 am 25/06/2014.
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Hipotesis
  1. Es una idea que puede no ser verdadera, basada en información previa. Su valor reside en la capacidad para establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se producen
    1. Caracteristicas que lo conforman ?
      1. Las hipótesis son el punto de enlace entre la teoría y la observación. Su importancia en que dan rumbo a la investigación ,sugerir los pasos y procedimientos que deben darse en la búsqueda del conocimiento lo que se caracterizan de la siguiente forma:
        1. Deben referirse a una situación real o realizable, no a una situación que no puede ocurrir bajo un cierto estado de hechos.
          1. Las variables de la hipótesis tienen que ser comprensibles, estar bien definidas y ser lo más concretas posible.
            1. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil
              1. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos.
                1. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
              2. Decisiones a tomar para constatar la Hipotesis
                1. La formulación de hipótesis es una tarea que se logra cuando se cumple con algunos requisitos, entre ellos:
                  1. a. Formularse en términos claros, es decir, emplear palabras precisas que no den lugar a múltiples interpretaciones. La claridad con que se formulen es fundamental, debido a que constituyen una guía para la investigación.
                    1. b. Tener un referente empírico, ello hace que pueda ser comprobable. Una hipótesis sin referente empírico se transforma en un juicio de valor al no poder ser comprobable, verificable, carece de validez para la ciencia.
                  2. Tipo de pruebas que se utilizan en la hipotesis?
                    1. Siendo el objetivo del estudio aceptar o rechazar Ho, debe tenerse un criterio para escoger la aceptación o rechaso de dicha hipótesis. Esto supone la posibilidad de dos resultados
                      1. Aquellos cuya probabilidad de aparición es lo suficientemente pequeña como para que dudemos, cuando se presente, de que tienen su origen en una población de las características especificadas por la Ho.
                        1. Aquellos que resultan verosímiles o probabilísticamente compatibles con la misma. En estos nada hace suponer que la Ho no sea cierta (absolución por falta de pruebas).
                          1. Gráficamente, estos dos tipos de resultados se pueden agrupar en zonas de valores observables, que llevarán a rechazar o a aceptar la Ho y que llamaremos: a. Zona de rechazo de la Ho y b. Zona de aceptación de la Ho.
                            1. Siendo el nivel de significancia , según la forma como se hayan planteado las hipótesis se puede observar:
                            2. VALORES ALFA PREFIJADOS
                              1. Algunos profesionales de la estadística prefieren adoptar un método ligeramente diferente para contrastar hipótesis. En particular, consideran cuidadosamente las consecuencias de cometer UN ERROR TIPO. Entonces, determinan el riesgo que estarían corriendo, antes de reunir y analizar los datos. De esta forma la probabilidad de cometer un error de tipo I se fija antes de realizar el experimento o la investigación
                                1. Esta probabilidad prefijada de error se denomina NIVEL DE SIGNIFICANCIA O TAMAÑO DEL CONTRASTE . generalmente, se indica mediante la letra alfa , el valor T asociado con este nivel de significancia es de 1.860. Poodemos hacer dos cosas:
                                  1. Comparar el valor T conseguido a través del estadístico : decimos que el valor T= 2.22 es mayor que el valor T = 1.860 (5% o 0.05 nivel de significancia o error permitido) de nuestro nivel de significancia prefijado
                                    1. • Comparar con el p-valor, p value o nivel de significancia observado: decimos que el valor p observado o p-value = 0.03 es menor que el valor de significancia prefijado que es de 0.05
                            3. Parametros
                              1. Media : Es la medida de posición central más utilizada, la más conocida y la más sencilla de calcular, debido principalmente a que sus ecuaciones se prestan para el manejo algebraico, lo cual la hace de gran utilidad. Su principal desventaja radica en su sensibilidad al cambio de uno de sus valores o a los valores extremos demasiado grandes o pequeños. La media se define como la suma de todos los valores observados, dividido por el número total de observaciones.
                                1. Cuando los valores representan una población la ecuación se define como:
                                2. Varianza: la varianza (que suele representarse como ) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.
                                  1. Si tenemos un conjunto de datos de una misma variable, la varianza se calcula de la siguiente forma:
                                  2. Proporción: Cuando el objetivo del muestreo es evaluar la validez de una afirmación con respecto a la proporción de una población, es adecuado utilizar una prueba de una muestra. La metodología de prueba depende de si el número de observaciones de la muestra es grande o pequeño.
                                    1. Esta prueba comprende el cálculo del valor estadístico de prueba Z
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