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PRUEBA DE HIPÓTESIS

ALUMNO: Luis Alonso Gallegos Arias
Concepto:
 Dentro del estudio de la inferencia estadística, se
 describe como se puede tomar una muestra
 aleatoria y a partir de esta muestra estimar el
 valor de un parámetro poblacional en la cual se
 puede emplear el método de muestreo y el
 teorema del valor central lo que permite explicar
 cómo a partir de una muestra se puede inferir
 algo acerca de una población, lo cual nos lleva a
 definir y elaborar una distribución de muestreo de
 medias muéstrales que nos permite explicar el
 teorema del limite central y utilizar este teorema
 para encontrar las probabilidades de obtener las
 distintas medias maestrales de una población.
 Pero es necesario tener conocimiento de ciertos
 datos de la población como la media, la
 desviación estándar o la forma de la población,
 pero a veces no se dispone de esta información.
HIPOTESIS Y PRUEBA DE
HIPOTESIS

 Tenemos que empezar por definir que es una
    hipótesis y que es prueba de hipótesis.
   Hipótesis es una aseveración de una población
    elaborado con el propósito de poner aprueba,
    para verificar si la afirmación es razonable se
    usan datos.
   Objetivo de la prueba de hipótesis.
   El propósito de la prueba de hipótesis no es
    cuestionar el valor calculado del estadístico
    (muestral), sino hacer
   un juicio con respecto a la diferencia entre
    estadístico de muestra y un valor planteado del
Ejemplo:
 Prueba de una hipótesis: se realiza mediante un
    procedimiento sistemático de cinco paso:

Pasos:
 Paso 1: Plantear la hipótesis nula Ho y la
  hipótesis alternativa H1.
 Cualquier investigación estadística implica la
  existencia de hipótesis o afirmaciones acerca de
  las poblaciones que se estudian.
 La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un
  valor especificado del parámetro de población, no
  a una estadística de muestra. La letra H significa
  hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia.
  Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula
  que indica que "no hay cambio" Podemos
  rechazar o aceptar Ho.
 Paso 2: Seleccionar el nivel de significancia.
 Nivel de significancia: Probabilidad de rechazar la
 hipótesis nula cuando es verdadera. Se le denota
 mediante la letra griega α, también es
 denominada como nivel de riesgo, este termino
 es mas adecuado ya que se corre el riesgo de
 rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad es
 verdadera. Este nivel esta bajo el control de la
 persona que realiza la prueba.
Prueba de errores:
Tipos de errores
 Cualquiera sea la decisión tomada a partir de una
    prueba de hipótesis, ya sea de aceptación de la Ho o
    de la Ha, puede incurrirse en error:
   Un error tipo I se presenta si la hipótesis nula Ho es
    rechazada cuando es verdadera y debía ser
    aceptada. La probabilidad de cometer un error tipo I
    se denomina con la letra alfa α
   Un error tipo II, se denota con la letra griega β se
    presenta si la hipótesis nula es aceptada cuando de
    hecho es falsa y debía ser rechazada.
   En cualquiera de los dos casos se comete un error al
    tomar una decisión equivocada.
   En la siguiente tabla se muestran las decisiones que
    pueden tomar el investigador y las consecuencias
    posibles.
 Paso 3: Cálculo del valor estadístico de prueba
 Valor determinado a partir de la información
 muestral, que se utiliza para determinar si se
 rechaza la hipótesis nula., existen muchos
 estadísticos de prueba para nuestro caso
 utilizaremos los estadísticos z y t. La elección de
 uno de estos depende de la cantidad de
 muestras que se toman, si las muestras son de la
 prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el
 estadístico z, en caso contrario se utiliza el
 estadístico t.
 El valor estadístico z, para muestra grande y
 desviación estándar poblacional desconocida se
 determina por la ecuación:En la prueba para una
 media poblacional con muestra pequeña y
 desviación estándar poblacional desconocida se
 utiliza el valor estadístico t.
 Paso 4: Formular la regla de decisión
 SE establece las condiciones específicas en la
 que se rechaza la hipótesis nula y las
 condiciones en que no se rechaza la hipótesis
 nula. La región de rechazo define la ubicación de
 todos los valores que son tan grandes o tan
 pequeños, que la probabilidad de que se
 presenten bajo la suposición de que la hipótesis
 nula es verdadera, es muy remota
Ejemplo 1:
 El jefe de la Biblioteca Especializada de la Facultad
  de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UNAC
  manifiesta que el número promedio de lectores por
  día es de 350. Para confirmar o no este supuesto se
  controla la cantidad de lectores que utilizaron la
  biblioteca durante 30 días. Se considera el nivel de
  significancia de 0.05
Día   Usuarios   Día   Usuarios         Día        Usuario

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                                  305                        429
2     427        12                           22
                                  413                        376
3     387        13                       23
                                  391                        328
4     510        14                       24
                                  380                        411
5     288        15                       25
                                  382                        397
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10    329        20                       30
                                  417                        364
 Paso 01: Seleccionamos la hipótesis nula y la
    hipótesis alternativa
   Ho: μ═350
   Ha: μ≠ 350
   Paso 02: Nivel de confianza o significancia 95%
   α═0.05
 Paso 03: Calculamos o determinamos el valor
    estadístico de prueba
 Conclusiones:
 Se rechaza la hipótesis nula (Ho), se acepta la
  hipótesis alterna (H1) a un nivel de significancia
  de α = 0.05. La prueba resultó ser significativa.
 La evidencia estadística no permite aceptar la
  aceptar la hipótesis nula.
Grado de confianza y nivel de
                             significación

           Decisión estadística                     Ho verdadero           Ho Falso


                                   Rechazar Ho      Error tipo I (α)   Decisión correcta


                                  No rechazar Ho   Decisión correcta    Error tipo II (β)



 Grado de confianza: Probabilidad de que no me equivoco al       no
  rechazar Ho verdadero generalmente es de 95%, puede ser 90%,
  99%, etc.
 Nivel de significación (α): Probabilidad de equivocarme y rechazar
  Ho cuando Ho es verdadero, generalmente se usa valor de 0.05,
  máximo 0.10 puede ser 0.01 ó menos en casos especiales.
PRUEBA DE UNA SOLA MUESTRA CON RESPECTO A UNA
           SOLA MEDIA (VARIANZA CONOCIDA)

 Una empresa eléctrica fabrica focos que tienen una duración que
se distribuye de forma aproximadamente normal con una media de
    800 horas y una desviación estándar de 40 horas. Pruebe la
hipótesis de que µ≠800 horas si una muestra aleatoria de 30 focos
   tiene una duración promedio de 788 horas. Utilice un nivel de
                         significancia de 0.04.
  Datos
  H0: µ1=800      H1: µ2=788
  σ=40 horas
  X=788
  Significancia=0.04
Solución


            Con la resolución del ejercicio se llega a la
             conclusión de que la duración media de
           los focos si corresponde a 800 horas por lo
                que la hipótesis nula es aceptada.




                               Zona de
                              aceptacion
             Zona de                           Zona de
             Rechazo                           Rechazo

           z=-1.75                         z=1.75
                        z=-1.64

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Prueba de hipótesis

  • 1. PRUEBA DE HIPÓTESIS ALUMNO: Luis Alonso Gallegos Arias
  • 2. Concepto:  Dentro del estudio de la inferencia estadística, se describe como se puede tomar una muestra aleatoria y a partir de esta muestra estimar el valor de un parámetro poblacional en la cual se puede emplear el método de muestreo y el teorema del valor central lo que permite explicar cómo a partir de una muestra se puede inferir algo acerca de una población, lo cual nos lleva a definir y elaborar una distribución de muestreo de medias muéstrales que nos permite explicar el teorema del limite central y utilizar este teorema para encontrar las probabilidades de obtener las distintas medias maestrales de una población.
  • 3.  Pero es necesario tener conocimiento de ciertos datos de la población como la media, la desviación estándar o la forma de la población, pero a veces no se dispone de esta información.
  • 4. HIPOTESIS Y PRUEBA DE HIPOTESIS  Tenemos que empezar por definir que es una hipótesis y que es prueba de hipótesis.  Hipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner aprueba, para verificar si la afirmación es razonable se usan datos.  Objetivo de la prueba de hipótesis.  El propósito de la prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado del estadístico (muestral), sino hacer  un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del
  • 5. Ejemplo:  Prueba de una hipótesis: se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco paso: 
  • 6. Pasos:  Paso 1: Plantear la hipótesis nula Ho y la hipótesis alternativa H1.  Cualquier investigación estadística implica la existencia de hipótesis o afirmaciones acerca de las poblaciones que se estudian.  La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que "no hay cambio" Podemos rechazar o aceptar Ho.
  • 7.  Paso 2: Seleccionar el nivel de significancia.  Nivel de significancia: Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Se le denota mediante la letra griega α, también es denominada como nivel de riesgo, este termino es mas adecuado ya que se corre el riesgo de rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad es verdadera. Este nivel esta bajo el control de la persona que realiza la prueba.
  • 9. Tipos de errores  Cualquiera sea la decisión tomada a partir de una prueba de hipótesis, ya sea de aceptación de la Ho o de la Ha, puede incurrirse en error:  Un error tipo I se presenta si la hipótesis nula Ho es rechazada cuando es verdadera y debía ser aceptada. La probabilidad de cometer un error tipo I se denomina con la letra alfa α  Un error tipo II, se denota con la letra griega β se presenta si la hipótesis nula es aceptada cuando de hecho es falsa y debía ser rechazada.  En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisión equivocada.  En la siguiente tabla se muestran las decisiones que pueden tomar el investigador y las consecuencias posibles.
  • 10.  Paso 3: Cálculo del valor estadístico de prueba  Valor determinado a partir de la información muestral, que se utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula., existen muchos estadísticos de prueba para nuestro caso utilizaremos los estadísticos z y t. La elección de uno de estos depende de la cantidad de muestras que se toman, si las muestras son de la prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el estadístico z, en caso contrario se utiliza el estadístico t.
  • 11.  El valor estadístico z, para muestra grande y desviación estándar poblacional desconocida se determina por la ecuación:En la prueba para una media poblacional con muestra pequeña y desviación estándar poblacional desconocida se utiliza el valor estadístico t.
  • 12.  Paso 4: Formular la regla de decisión  SE establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota
  • 13. Ejemplo 1:  El jefe de la Biblioteca Especializada de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UNAC manifiesta que el número promedio de lectores por día es de 350. Para confirmar o no este supuesto se controla la cantidad de lectores que utilizaron la biblioteca durante 30 días. Se considera el nivel de significancia de 0.05
  • 14. Día Usuarios Día Usuarios Día Usuario 1 356 11 21 305 429 2 427 12 22 413 376 3 387 13 23 391 328 4 510 14 24 380 411 5 288 15 25 382 397 6 290 16 26 389 365 7 320 17 27 405 405 8 350 18 28 293 369 9 403 19 29 276 429 10 329 20 30 417 364
  • 15.  Paso 01: Seleccionamos la hipótesis nula y la hipótesis alternativa  Ho: μ═350  Ha: μ≠ 350  Paso 02: Nivel de confianza o significancia 95%  α═0.05  Paso 03: Calculamos o determinamos el valor estadístico de prueba
  • 16.  Conclusiones:  Se rechaza la hipótesis nula (Ho), se acepta la hipótesis alterna (H1) a un nivel de significancia de α = 0.05. La prueba resultó ser significativa.  La evidencia estadística no permite aceptar la aceptar la hipótesis nula.
  • 17. Grado de confianza y nivel de significación Decisión estadística Ho verdadero Ho Falso Rechazar Ho Error tipo I (α) Decisión correcta No rechazar Ho Decisión correcta Error tipo II (β)  Grado de confianza: Probabilidad de que no me equivoco al no rechazar Ho verdadero generalmente es de 95%, puede ser 90%, 99%, etc.  Nivel de significación (α): Probabilidad de equivocarme y rechazar Ho cuando Ho es verdadero, generalmente se usa valor de 0.05, máximo 0.10 puede ser 0.01 ó menos en casos especiales.
  • 18. PRUEBA DE UNA SOLA MUESTRA CON RESPECTO A UNA SOLA MEDIA (VARIANZA CONOCIDA) Una empresa eléctrica fabrica focos que tienen una duración que se distribuye de forma aproximadamente normal con una media de 800 horas y una desviación estándar de 40 horas. Pruebe la hipótesis de que µ≠800 horas si una muestra aleatoria de 30 focos tiene una duración promedio de 788 horas. Utilice un nivel de significancia de 0.04. Datos H0: µ1=800 H1: µ2=788 σ=40 horas X=788 Significancia=0.04
  • 19. Solución Con la resolución del ejercicio se llega a la conclusión de que la duración media de los focos si corresponde a 800 horas por lo que la hipótesis nula es aceptada. Zona de aceptacion Zona de Zona de Rechazo Rechazo z=-1.75 z=1.75 z=-1.64