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Presentación sobre la prueba de hipótesis

1. la prueba de hipótesis

2. Presentación ASIGNATURA: Metodología De La Inv Cientif FACILITADOR: Juan Rafael Serrano Nuñez PRESENTADO POR: JOELISSA PAULINO LIZARDO

3. Introducción a la Prueba de Hipótesis (¿Qué es?) Definición : Procedimiento estadístico que usa la evidencia muestral y la probabilidad para determinar si una aserción (hipótesis) sobre un parámetro poblacional es razonable. Objetivo : Realizar un juicio sobre la diferencia entre un estadístico de muestra y un valor hipotético planteado para el parámetro poblacional.

4. Tipos de Hipótesis Hipótesis Nula (H0​) : Afirmación de que no hay diferencia significativa (o μ=valor  hipoteˊtico ). Se rechaza solo si los datos muestrales proporcionan evidencia convincente de que es falsa. Siempre contiene un signo de igualdad (=). Hipótesis Alternativa (H1​) : Afirmación que difiere de H0​. Se acepta si se rechaza H0​. Nunca contiene un signo de igualdad (=,<,>). Tipos de Prueba : Bilateral (dos extremos) : H1​:μ=valor. Unilateral (un extremo) : H1​:μ<valor o H1​:μ>valor.

5. Etapas Básicas del Procedimiento Las pruebas siguen un proceso sistemático de 5 o 6 pasos (puedes usar el modelo de 10 pasos para mayor detalle, pero el núcleo es el siguiente): Plantear H0 ​ y H1 ​ . Especificar el Nivel de Significancia ( α ) . Elegir la Estadística de Prueba . Establecer los Valores Críticos (Regla de Decisión). Determinar el Valor Observado (real) de la estadística de prueba. Tomar la Decisión (Rechazar o No Rechazar H0 ​).

6. Nivel de Significancia y Errores Nivel de Significancia (α) : Es la probabilidad de cometer un Error Tipo I . Error Tipo I : Rechazar H0​ cuando es verdadera . Error Tipo II (β) : Aceptar H0​ cuando es falsa y debió ser rechazada. Región de Rechazo : Área definida por α donde, si cae el estadístico de prueba, se rechaza H0​.

7. Estadística de Prueba (Cálculo para la Media μ) Condición Estadística de Prueba Fórmula σ conocida o n≥30 Z (Distribución Normal) Z= σ/ n​xˉ− μ ​ σ desconocida y n<30 t (Distribución t de Student) t=S/n​xˉ−μ ​

8. Valores Críticos y Decisión (Ejemplo) Valores Críticos : Puntos que dividen la región de rechazo de la de no rechazo. Dependen de α y el tipo de prueba. Ejemplo Bilateral (α=0.05) : α se divide en 2.5% en cada cola. Valores Críticos Z : +1.96 y −1.96 . Regla de Decisión : Rechazar H0​ si Zcalculado ​>+1.96 o Zcalculado ​<−1.96. No Rechazar H0​ si Zcalculado ​ está entre ±1.96.