CRUZ ROJA
"La única discapacidad en la vida es una mala actitud" -Scott Hamilton
TEMA 10
Tema 10: Estimación y/o significación estadística
1. Significación estadística
Una de las dos formas de inferencia estadística (la otra es la estimación puntual y/o por intervalos)
1.1 Hipótesis estadística
Suposición hecha a partir de unos datos que sirve de base para iniciar una investigación o una argumentación.
– Hipótesis nula (H0): contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan
– Hipótesis alternativa (H1): contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan
2. Contrastes de hipótesis
Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:
– p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla)
– p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis la hipótesis alternativa.
3. Errores de hipótesis
• Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error, al que llamamos α
• El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula
• El error α más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p
• Habitualmente rechazamos H0 para un nivel α máximo del 5% (p<0,05)
• Es lo que llamamos “significación estadística”
4. TIPOS DE ANALISIS ESTADISTICOS SEGÚN EL TIPO DE VARIABLES IMPLICADAS EN EL ESTUDIO
Una de las dos formas de inferencia estadística (la otra es la estimación puntual y/o por intervalos)
1.1 Hipótesis estadística
Suposición hecha a partir de unos datos que sirve de base para iniciar una investigación o una argumentación.
– Hipótesis nula (H0): contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan
– Hipótesis alternativa (H1): contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan
2. Contrastes de hipótesis
Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:
– p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla)
– p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis la hipótesis alternativa.
3. Errores de hipótesis
• Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error, al que llamamos α
• El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula
• El error α más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p
• Habitualmente rechazamos H0 para un nivel α máximo del 5% (p<0,05)
• Es lo que llamamos “significación estadística”
4. TIPOS DE ANALISIS ESTADISTICOS SEGÚN EL TIPO DE VARIABLES IMPLICADAS EN EL ESTUDIO
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