Cl 9

Vista previa del material en texto

Unidad Temática 2:
Unidad 6
Prueba de Hipótesis
Tema 12
Inferencia Estadística
Concepto:
La Inferencia estadística es aquella parte de la estadística que, “a
través del razonamiento inductivo, extiende los resultados obtenidos
de la muestra a su universo de origen”. (Taucher).
PARÁMETROS
 - 
ESTADÍGRAFOS
X- p 
1) ESTIMAMOS por:
Estimación puntual
Intervalo de Confianza
2) PRUEBA DE HIPÓTESIS
POBLACIÓN MUESTRA
Inferencia Estadística
✓Con el IC estimábamos entre que valores podía encontrarse  a partir
de una muestra con un tamaño determinado.
✓ A partir de ahora vamos a utilizar inferencia estadística para
comparar poblaciones que presumiblemente pueden ser
diferentes.
✓ La estadística se dedicará a descubrir diferencias o variaciones
entre dos mediciones, ya sea promedios (X-) para variables
continuas o proporción (p-) para variables nominales.
Concepto: Prueba de Hipótesis
La docimasia de hipótesis “se dedica a conocer la probabilidad
de ocurrencia del resultado obtenido en el estudio del problema,
basándose en una distribución (normal o muestral) de la
estadística utilizada para medir un resultado”.
Inferencia Estadística
Planteamos un ejemplo práctico:
❖ Formulamos una hipótesis de trabajo, por Ejemplo: “Creo que si le
doy esta nueva dieta durante el período de terminación, los
pollos de esa línea van a pesar más al final del engorde”
❖ Convertimos la hipótesis de trabajo en una hipótesis estadística.
❖ Al momento de precisar la hipótesis debo definir una Variable
dependiente a medir, el “peso promedio de los pollos” de esa línea
genética es de 2,500 kg; es decir 0 = 2,500.
❖ Mediante el planteo de la hipótesis digo: el nuevo µ con la Dieta
Nueva será superior o mayor de 2,500 kg ( N > 2,500 kg).
❖ Esta hipótesis será considerada verdadera si el valor de N tiene una
probabilidad de ocurrir por azar del 5% o del 1% en la población original
distribuida normalmente alrededor de 0
❖ Los términos significativo, muy significativo y altamente significativo
se corresponden con niveles de significancia de 5%, 2% o 1%. Eso
significa que tendremos probabilidades de p=0,05, 0,02 o 0,01.
Inferencia Estadística
“La Hipótesis es una suposición sobre la naturaleza de una población, y 
la expresamos en términos de parámetros poblacionales”.
Hipótesis Nula:
A continuación enunciaremos el Test de Hipótesis para nuestro
experimento:
H0) N = 0
➢ No hay ninguna variación, la llamaremos Hipótesis Nula (H0)
➢ H0: se plantea que no existen diferencias entre un parámetro con
valor conocido (µ0= 2,500 kg) y otro investigado, o bien que la muestra
proviene del mismo universo, es decir con iguales parámetros de  o .
La hipótesis nula (Ho) especifica o establece el valor de un
parámetro poblacional
Inferencia Estadística
Hipótesis Alternativa:
Plantea que existen diferencias entre un parámetro conocido (0 = 2,500 kg) y otro
investigado (dieta nueva). Se lo simboliza como:
H1) N  0 / H1) N > 0 / H1) N < 0
Para nuestro ejemplo, podríamos decir que la Nueva Dieta que estoy probando
produjo un aumento de peso en los pollos. Por lo tanto concluimos, que “la
diferencia observada es consecuencia de una efectiva diferencia entre los
universos de origen”.
En este caso se dice que se Rechaza la H0 y digo acepto la H1.
La hipótesis alternativa (H1) da una suposición opuesta a
aquella presentada en la hipótesis nula. También podemos
suponer la hipótesis alternativa puede ser sustentada.
Inferencia Estadística
Variable estadística o pivotal para la prueba de Hipótesis:
Prueba de Hipótesis para una población:
1º) Plantear la hipótesis de trabajo
2º) Plantear la Hipótesis Estadística
3º) Elección del nivel de significancia; fijar nivel de “”
4º) Selección de la estadística de la Prueba (estadígrafos)
5º) Hallar o determinar el valor crítico de “t” o “Z”
6º) Desafiar la Hipótesis Nula (conclusiones)
n
S
X
Z

 .).;2/;:( lgtTabla
n
S
X
t 


Inferencia Estadística
Cálculo empleando Infostat
Inferencia Estadística
Cálculo empleando Infostat
Inferencia Estadística
Cálculo empleando Infostat
Inferencia Estadística
Cálculo empleando Infostat
Inferencia Estadística
Regiones Críticas: Reglas de Decisiones:
Ho
Verdadera Falsa
 = Error tipo I: La diferencia observada se debe al Error de Muestreo.
 = Error tipo II: ?
Rechazo la Ho
Acepto la Ho
Error
Error
Decisión Correcta
Decisión Correcta
Probabilidad de

Probabilidad de
1 - 
Probabilidad de

Probabilidad de
1 - 
POTENCIA
CONFIANZA