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PRUEBA DE HIPÓTESIS Lic. Tatiana Rettis Salazar
PRUEBA DE HIPÓTESIS ,[object Object]
PRUEBA DE HIPÓTESIS ,[object Object],[object Object],[object Object]
PRUEBA DE HIPÓTESIS ,[object Object],[object Object]
TIPOS DE PRUEBAS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Procedimiento para probar una hipótesis ,[object Object],Hipótesis Nula: una afirmación respecto del valor de un parámetro de la población. Hipótesis Alterna: una afirmación que se acepta si los datos de la muestra proporcionan evidencia suficiente que la hipótesis es falsa.
PASO 2: Seleccionar un nivel de significancia. ,[object Object],[object Object],Nivel de Significancia: es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
PASO 3: Formular la regla de decisión ,[object Object]
PASO 3: Formular la regla de decisión Valor Crítico, punto de división entre la región en que se rechaza la hipótesis nula y la región en la que no se rechaza.
ERRORES  Y  RIESGOS     La práctica de probar la hipótesis nula contra una alternativa, sobre la base de la información de la muestra, conduce a dos tipos posibles de error, debido a fluctuaciones al azar en el  muestreo. Es posible que la hipótesis nula sea verdadera pero rechazada debido a que los datos obtenidos en la muestra sean incompatibles con ella; como puede ocurrir que la hipótesis nula sea falsa pero no se la rechace debido a que la muestra obtenida no fuese incompatible con ella.
PASO 4: Calcular el Estadístico de Prueba ,[object Object],[object Object],Estadístico de Prueba, un valor que se calcula en base a la información de la muestra y se utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula.
PASO 5: Toma de Decisiones. ,[object Object],[object Object],[object Object],Ho :    ≤  valor Ha :    > valor Ho :    ≥  valor Ha :    < valor Ho :    =  valor Ha :    ≠ valor
PASO 5: Toma de Decisiones.
Prueba de la Media de Población  ,[object Object],[object Object],[object Object]
Prueba de la Media de Población  ,[object Object],[object Object],[object Object]
Prueba de Hipótesis para dos Medias de Población ,[object Object]
Prueba de Hipótesis para dos Medias de Población ,[object Object],[object Object],Tipo de Paciente Media de Respuesta Desviación Estándar Tamaño de Muestra Personas de 3º Edad 5.5 min. 0.4 min. 50 Otros 5.3 min 0.3 min. 100
Prueba de Hipótesis con respecto a la Proporción Poblacional ,[object Object],[object Object]
PRUEBA DE HIPÓTESIS (Muestras Pequeñas) ,[object Object],[object Object]
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Distribución  t de student
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Prueba de Hipótesis para la Varianza ,[object Object],[object Object],Ho:  σ 2  =  σ o 2 Ho:  σ 2  ≥  σ o 2 Ho:  σ 2  ≤  σ o 2 Ha:  σ 2  ≠  σ o 2 Ha:  σ 2  <  σ o 2 Ha:  σ 2  >  σ o 2
Ejemplo ,[object Object]
Distribución F ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Distribución F ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Distribución F
Distribución F ,[object Object]
Prueba de Hipótesis para dos varianzas Poblacionales  ,[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object]
Ejemplo ,[object Object],[object Object],[object Object]
RUTA TIEMPO MEDIO  DESVIACIÓN ESTÁNDAR TAMAÑO DE LA MUESTRA Carretera 56 12 7 Autopista  55 5 8
ANALISIS DE VARIANZA (ANOVA) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
La prueba ANOVA ,[object Object]
Variación Total: la suma de cuadrados de las diferencias entre cada observación y la media global. ,[object Object]
Variación de Tratamiento: la suma de cuadrados de las diferencias entre la media de cada tratamiento y la media general.
Variación Aleatoria: la suma de cuadrados de la diferencias entre cada observación y la media de tratamiento “agrupada” de todas las poblaciones. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Ejemplo 1 ,[object Object]
TIPO Wolfe White Korosa TOTAL X 1 X 1 2 X 3 X 2 2 X 4 X 3 2 55 66 47 54 76 51 59 67 46 56 71 48 Total  224 280 192 696 12558 19662 9230 41450 Tamaño de Muestra 4 4 4 12 Promedio
Ejemplo 2 ,[object Object]
Calificación  Docente Excelente Bueno Regular Malo TOTAL X 1 X 1 2 X 2 X 2 2 X 3 X 3 2 X 4 X 4 2 Total  Tamaño Muestra Promedio

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  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. PASO 3: Formular la regla de decisión Valor Crítico, punto de división entre la región en que se rechaza la hipótesis nula y la región en la que no se rechaza.
  • 10. ERRORES Y RIESGOS   La práctica de probar la hipótesis nula contra una alternativa, sobre la base de la información de la muestra, conduce a dos tipos posibles de error, debido a fluctuaciones al azar en el muestreo. Es posible que la hipótesis nula sea verdadera pero rechazada debido a que los datos obtenidos en la muestra sean incompatibles con ella; como puede ocurrir que la hipótesis nula sea falsa pero no se la rechace debido a que la muestra obtenida no fuese incompatible con ella.
  • 11.
  • 12.
  • 13. PASO 5: Toma de Decisiones.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21. Distribución t de student
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25. Procedimiento 1 Procedimiento 2 X 1 X 2 2 4 3 9 4 16 7 49 9 81 5 25 3 9 8 64 2 4 4 16 3 9 20 114 30 172
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35. RUTA TIEMPO MEDIO DESVIACIÓN ESTÁNDAR TAMAÑO DE LA MUESTRA Carretera 56 12 7 Autopista 55 5 8
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39. Variación de Tratamiento: la suma de cuadrados de las diferencias entre la media de cada tratamiento y la media general.
  • 40.
  • 41.
  • 42. TIPO Wolfe White Korosa TOTAL X 1 X 1 2 X 3 X 2 2 X 4 X 3 2 55 66 47 54 76 51 59 67 46 56 71 48 Total 224 280 192 696 12558 19662 9230 41450 Tamaño de Muestra 4 4 4 12 Promedio
  • 43.
  • 44. Calificación Docente Excelente Bueno Regular Malo TOTAL X 1 X 1 2 X 2 X 2 2 X 3 X 3 2 X 4 X 4 2 Total Tamaño Muestra Promedio