6.3.2 Pasos para realizar una Prueba de Hipotesis

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Los pasos para realizar una prueba de hipótesis son los siguientes:

1.Formulación de las hipótesis: Se plantean dos hipótesis: la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1). La hipótesis nula establece una afirmación sobre el valor del parámetro poblacional que se pretende poner a prueba, mientras que la hipótesis alternativa propone una afirmación alternativa.

2.Selección del nivel de significancia: Se elige un nivel de significancia, generalmente representado por α, que es la probabilidad máxima de cometer un error de tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera). Los niveles de significancia comunes son 0.05 (5%) y 0.01 (1%).

3.Selección de la prueba estadística: Se selecciona una prueba estadística adecuada según el tipo de datos y la hipótesis a probar. Por ejemplo, si se trata de una prueba de medias, se puede utilizar la prueba t de Student; si se trata de una prueba de proporciones, se puede utilizar la prueba de proporciones.

4.Recopilación y análisis de datos: Se recopilan los datos necesarios y se realiza el análisis estadístico correspondiente utilizando la prueba seleccionada. Esto puede implicar el cálculo de un estadístico de prueba específico y la obtención de un valor p asociado.

5.Cálculo del estadístico de prueba y valor p: Se calcula el valor del estadístico de prueba utilizando los datos muestrales y la fórmula correspondiente. A partir de esto, se obtiene el valor p, que es la probabilidad de obtener un valor del estadístico de prueba igual o más extremo que el observado, bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera.

6.Toma de decisión: Se compara el valor p con el nivel de significancia α. Si el valor p es menor que α, se rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa. Si el valor p es mayor o igual que α, no se rechaza la hipótesis nula.

7.Interpretación de resultados: Se interpreta el resultado de la prueba de hipótesis en términos del problema de investigación y se toma una decisión. Esto implica evaluar la evidencia proporcionada por los datos y el nivel de confianza en las conclusiones obtenidas.