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Denominada también prueba de significación, tiene como objetivo principal evaluar suposiciones o afirmaciones acerca de los valores estadísticos de la.

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Presentación del tema: "Denominada también prueba de significación, tiene como objetivo principal evaluar suposiciones o afirmaciones acerca de los valores estadísticos de la."— Transcripción de la presentación:

1 Denominada también prueba de significación, tiene como objetivo principal evaluar suposiciones o afirmaciones acerca de los valores estadísticos de la población, denominada parámetros..

2 HIPOTESIS ESTADISTICA Es un supuesto acerca de un parámetro o de algún valor estadístico de una población. Una hipótesis estadística también puede considerarse, como la afirmación acerca de una característica ideal de una población sobre la cual hay inseguridad en el momento de formularla y que, a la vez, es expresad de tal forma que puede ser rechazada.

3 TIPO DE ERROR se consideran dos tipos: ERROR TIPO II – aceptar la hipótesis cuando se ha debido rechazar. ERROR TIPO I – rechazar la hipótesis cuando se a debido aceptar. DECISIONES EN CUANTO A LOS TIPOS DE ERROR: Si se acepta una hipótesis verdadera la decisión es correcta.

4 TIPO DE ERROR se consideran dos tipos: Si se acepta una hipótesis falsa, cometemos el error de tipo II Si rechazamos una hipótesis verdadera, cometeremos error de tipo I Si rechazamos una hipótesis falsa, la decisión es correcta.

5 HIPÓTESIS NULA Y ALTERNATIVA Se dice que una hipótesis estadística es un supuesto, concerniente a los parámetros o a la forma de la distribución de probabilidad, correspondiente a una o mas poblaciones dadas. HIPÓTESIS NULA: es aquella por medio de la cual se hace una afirmación sobre un parámetro, que se va a constatar con el resultado muestral.

6 HIPÓTESIS NULA Y ALTERNATIVA HIPÓTESIS ALTERNATIVA: es toda aquella hipótesis que difiere de la hipótesis nula, es decir, ofrece una alternativa, afirmando que la hipótesis nula es falsa.

7 PRUEBA UNILATERAL Y BILATERAL PRUEBA HIPÓTESIS UNILATERAL: Es aquella en la cual la zona de rechazo o zona critica esta completamente comprendida en uno de los extremos de la distribución. UNILATERAL A LA DERECHA (de la curva); cuando la hipótesis alternativa de lo que se quiere probar, hace mención por ejemplo a los salarios que paga una empresa son mayores; que la calidad de producto es superior etc.

8 PRUEBA UNILATERAL Y BILATERAL UNILATERAL A LA HIZQUIERDA (de la curva); si por el contrario la hipótesis alternativa se refiere a que los salarios son inferiores: que el producto es de menor calidad, que el rendimiento académico es bajo etc. En caso de que la prueba comprenda áreas o zonas de rechazo en ambos extremos de la distribución, se dice que la prueba es bilateral.

9 NIVEL DE SIGNIFICACION Y PUNTOS CRITICOS Se entiende por nivel de significación, la máxima probabilidad de que se especifique con el fin de hacer mínimo el primer tipo de error. El valor del nivel de significación corresponde a un área bajo la curva de probabilidad o normal, denominada región critica o zona de rechazo. se tendrán casos en el que la región critica este situada únicamente la derecha de la curva.

10 PROCEDIMIENTOS A SEGUIR EN LAS PRUEBAS DE HIPOTESIS 1. Formular la hipótesis nula y alternativa. 2. Seleccionar el nivel de significación. 3. Conocer o estimar la varianza. 4. Determinar la técnica y la prueba estadística. 5. Determinar los valores críticos y sus puntos de rechazo. 6. Calcular los datos muéstrales, utilizando las formulas correspondientes. 7. Tomar la decisión estadística, de aceptar o rechazar.

11 DISTRIBUCION DE MEDIAS MUESTRALES Cuando se conoce la varianza poblacional y cuando se desconoce. Por lo general después de señalar el tamaño de la muestra, y su media, vendrá la identificación de la desviación típica, evitando de esta manera que se confunda la desviación o la varianza muestral con la poblaciónal.

12 DISTRIBUCION DE PROPORCIONES MUESTRALES p Los procedimientos de decisión, aplicadas a las proporciones son similares a los ya indicados para las madias muéstrales; por lo general, para la desviación típica y por ende el error estándar de la proporción, se calcula con datos obtenidos en la muestra.


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