HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. TEST DE HIPÓTESIS.

CONTRASTES DE HIPÓTESIS.

Para controlar los errores aleatorios, además de cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los test o contrastes de hipótesis. 

Son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación. 

Permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

Sean cuales sean los deseos de los investigadores, el test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula (la que no establece relación entre las variables de estudio).

Según el tipo de variables implicada en el estudio: 

ERRORES DE HIPÓTESIS. 

El test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula. 

Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula. 

Todo depende de un error: error 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). 

Por encima del 5% de error, aceptamos la hipótesis nula.

Es lo que llamamos "significación estadística". 

TIPOS DE ERRORES EN TEST DE HIPÓTESIS. 

Error de tipo I (α). Error grave. Rechazo la hipótesis nula, siendo ésta verdadera. 

Error de tipo II (b). Error leve. Acepto la hipótesis nula, siendo ésta falsa. 

TEST DE HIPÓTESIS CHI-CUADRADO. 

Empleado para comparar VARIABLES CUALITATIVAS. 

TEST DE HIPÓTESIS T-STUDENT. 

Empleado para comparar una VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL DICOTÓMICA y una VARIABLE CUANTITATIVA. 

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     TEST DE HIPÓTESIS ANOVA (análisis de la varianza). 

      Empleado para comparar una VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL POLICOTÓMICA y una VARIABLE CUANTITATIVA. 

TEST DE HIPÓTESIS REGRESIÓN LINEAL. 

Empleado para comparar VARIABLES CUANTITATIVAS.