La significación estadística es una de las dos formas que tenemos de hacer
inferencia, la otra es la estimación puntual y/o por intervalos. Permite
contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico. Se parte de la
hipótesis nula, frente a la hipótesis alternativa. Permiten calcular un
parámetro muy importante que es el parámetro de significación. Nos permite
tomar decisiones, cuantificando el error.
Hipótesis estadística
Consiste en una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones,
siempre son proposiciones sobre la POBLACIÓN, NO sobre la MUESTRA, aunque lo
vamos a comprobar en una muestra empíricamente. Por lo que al hacer la
inferencia tengo riesgo de error. Son conjetura que se hacen antes de
empezar el muestreo y pretenden comprobar si la diferencia encontrada en la
muestra del estudio se puede generalizar a la población. Para ello se
construye un modelo teórico en el que se formula una hipótesis. Con los
contrastes (tests) de hipótesis la estrategia es la siguiente:
- HIPÓTESIS NULA (H0): contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comprara (las dos proporciones iguales).
- HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1):contemplan la existencia de diferencias entre los parámetros que se compraran. (las dos proporciones diferentes)
Contrastes de hipótesis
Para contrastar la hipótesis debemos:
- establecer a priori una hipótesis a cerca del valor del parámetro
- Realizar la recogida de datos
- Analizar la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos
Con herramientas estadísticas para responder a preguntas de
investigación permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis
previamente establecida y los resultados obtenidos, siempre va
contrastar la hipótesis nula. Se utiliza la prueba correspondiente y se mide la prueba de error al rechazar la hipótesis nula, asociada al valor de p. Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las solucione 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 alternativa
El error α es un número muy pequeño que se determina cuando se diseña el
estudio. Conociendo α, se conoce la región del rechazo; error que se comete al
rechazar la hipótesis nula. P se conoce después de realizar el estudio.
Conociendo p, se sabe el resultado del estudio. Valor estadístico de la
muestra, si p es menor que alfa rechazo la H0.
Método DE CONTRASTE de hipótesis
- Paso 1: Expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística. H0: “no hay diferencia". H1: “hay diferencia"
- Paso 2: Decidir sobre la prueba estadística adecuada dependiendo de las características de la población y de las variables que entra en la hipótesis. Los paramétricos se utilizan si las variables cualitativa. Sigue la normal (Fisher que compara dos cualitativas para un inferior a 50). Si no paramétrico; cuantitativa que no sigue una normal.
- Paso 3: Seleccionar grado de significación para la prueba estadística. Grado de significación = alfa= probabilidad de rechazar de manera incorrecta H0 cuando sea cierta (normalmente 0.05, 0.01, 0.001).
- Paso 4: Realizar cálculos y exponer conclusiones.
Hasta aquí el tema 10. Espero que sea haya entendido y sirva de ayuda.
¡¡Hasta la próxima!!
Almu❤
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