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Description
Flashcards by José Antonio Martínez Villa, updated more than 1 year ago
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Created by José Antonio Martínez Villa
about 9 years ago
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| Question | Answer |
| Error Tipo I | También denominado error de tipo alfa (α) o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula ( ) siendo esta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística. |
| Error Tipo II | También llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad. |
| Estadística | Ciencia o conocimiento de los datos para obtener teorías. |
| Hipótesis | Suposición hecha a partir de unos datos que sirve de base para iniciar una investigación o una argumentación. |
| Hipótesis Alternativa H1 | La hipótesis alternativa o H1 es la inversa de la hipótesis. Es la declaración que se acepta cuando se rechaza la hipótesis nula. Para continuar con el ejemplo médico anterior, la hipótesis alternativa es: la aspirina es ineficaz como tratamiento para la pérdida del cabello. |
| Hipótesis Nula | La hipótesis nula, a veces referida como H0, es la cuestión que se examina. Puede ser una teoría según la cual se cree que es verdad o la base para el argumento. Sin embargo, es una hipótesis aún no probada. Debido a que es la declaración de que se prueba, se le da una consideración especial. En el caso de la prueba médica, un ejemplo de una hipótesis nula podría ser: la aspirina es un tratamiento eficaz para la pérdida del cabello. |
| Método Científico | Conjunto de principios y procedimientos para la búsqueda sistemática del conocimiento, mediante la formulación de una teoría, recoger datos para probar la teoría, analizar los datos e interpretar los resultados y tomar una decisión. |
| Procedimiento Analítico | Es el trabajo entre la estadística (ciencia de datos) y el método científico, para la toma de decisiones. |
| Región de Rechazo | Es un conjunto de valores para los cuales rechazamos H0 . Cuando el valor no se encuentra en la región de rechazo, decimos que no podemos rechazar H0 . |
| Región de Rechazo Bilateral | O también llamada de dos colas si el conjunto de valores extremos están en las dos direcciones derecha e izquierda. |
| Región de Rechazo Unilateral | O también llamada de una cola si el conjunto de valores extremos están todos en una dirección, ya sea a la derecha (cola superior) o a la izquierda (cola inferior). |
| Regla de Decisión | Es una regla formal que establece cuando rechazar H0 (hipótesis nula) , basados en los datos. |
| Teoría | Conjunto organizado de ideas que explican o demuestran una hipótesis, deducida a partir de la observación, la experiencia o el razonamiento matemático. |
| Valor Crítico | Es el valor que marca el punto inicial del conjunto de valores de la región de rechazo. |
| Valor - P | Es la probabilidad, calculada bajo el supuesto que H0 es verdadera, de obtener el valor observado o uno más extremo. Entendemos que a menor valor-p, mayor es la evidencia de los datos en contra de la hipótesis nula H0 . |
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