consiste en verificar la validez de una afirmación
relacionada con un parámetro de la población
Los 5 pasos son
Se formula la hipótesis nula (H0) y
la hipótesis alternativa (H1).
Se selecciona el nivel de significancia
es la probabilidad de rechazar
una hipótesis nula verdadera
cualquier valor entre 0 y 1.00
Se selecciona el estadístico de prueba
valor que se calcula a partir
de la información de una
muestra para determinar si
se rechaza la hipótesis nula
se consideraron dos
estadísticos de prueba
La distribución normal
estándar se utiliza cuando la
población sigue la
distribución normal y se
conoce la desviación
estándar de la población
La distribución t de Student
se emplea cuando la
población sigue la
distribución normal y se
desconoce la desviación
estándar de la población
características de la distribución t
Es una distribución continua
Tiene forma de
campana y es simétrica
Es plana o más amplia que la
distribución normal estándar
Existe una familia de distribuciones t,
según el número de grados de libertad
Se establece la regla de decisión
indica la condición o
condiciones en que se
rechaza la hipótesis nula
prueba de dos colas, la región de rechazo se
divide uniformemente entre las colas izquierda
y derecha de la distribución
prueba de una cola, toda la región de rechazo se
encuentra en la cola izquierda o en la cola derecha
Se selecciona una muestra, se calcula el valor del estadístico de la prueba, se
toma una decisión respecto de la hipótesis nula y se interpretan los resultados
Un valor p es la probabilidad de que el valor del
estadístico de prueba sea tan extremo como el valor
calculado cuando la hipótesis nula es verdadera
Al probar una hipótesis sobre la media de la población
Si se conoce la desviación
estándar de la población
Si no se conoce la desviación estándar
de la población, pero hay por lo menos
30 observaciones en la muestra
características de la distribución t
prueba de una proporción de la población
Deben cumplirse las condiciones binomiales.
Tanto n pi como n(1 - pi)
deben ser al menos 5
Existen dos tipos de errores
que se pueden presentar
en una prueba de hipótesis
Un error tipo I, cuando se
rechaza una hipótesis nula
La probabilidad de cometer
un error tipo I es igual al
nivel de significancia
Esta probabilidad
se designa con la
letra griega alfa
Un error tipo II, cuando
no se rechaza una
hipótesis nula falsa
La probabilidad de
cometer un error tipo
II se designa con la
letra griega beta