Tercera cpsula PIR de estadstica. Inferencia estadstica. 1. Principios de decisin. 1.1. Tipos de error. 1.2. Decisiones correctas. 2. Pruebas de contraste de hiptesis. 2.1. Variables categricas. 2.2. Variables cuantitativas. 2.3.Variables cuantitativas y cualitativas. 2.3.1. Paramtricas. 2.3.2. No paramtricas. 1. Principios de decisin. Nota:Estosejemplosrealmentesonabsurdos.Suobjetivoes intentar ver la esencia de los conceptos yfacilitar su recuerdo. Figura 1. Nosdanestascosas(delpueblodelospinceles)y nos preguntan si A,que sabemos que mide 13 cm, es estadsticamente un pincel. Lahiptesisnulaesquenohaydiferenciaconlos otros. La alternativa sera que s la hay. Figura 2.

As con un nivel de confianza del 95% y con un nivel designificacindeunacolade0,0025.Podemos afirmarqueelobjetoA).noesdelpueblodelos pinceles. correcto? S,perolahemospifiado.A)esunpincel!Raro, pero un pincel... 1cierto? 1 Si alguna vez les llaman raros, ya saben que responder: no, slo estadsticamente infrecuente. Yavenlaimportanciadelniveldeconfianzaydel nivel de significacin. 1.1. Tipos de error. Error tipo I. Rechazar la hiptesis nula siendo verdadera. Elapartadoanteriormuestraestetipodeerror.La posibilidad de cometerlo es igual a alfa (a). Error tipo II. Esaceptarlahiptesisnula(H0)siendofalsa.La probabilidad de ese tipo de error es la misma que el rea de aceptacin 0,95. Siescamados,decimosqueelpincelB)de17cm, no es del pueblo de los pinceles cometeramos ese error. 1.2 Decisiones correctas. Aceptar la hiptesis nula siendo correcta. Tenemosquedarelniveldeconfianza.Queesla posibilidad lo que decimos sea cierto. Rechazar la hiptesis nula siendo falsa. Que es lo mismo que aceptar la alternativa (H1). La probabilidad de ese acierto es (1 b). Y aqu la gloriosa frase: Como P > 0,05... ! Aceptamos H1!! 2

2. Pruebas de contraste de hiptesis. 2.1. Variables categricas. Prueba de X2. Correcciones Correccin de continuidad de Yates Prueba exacta de Fisher. 2.2. Variables cuantitativas. Pearson(sinormalidadyvarianzas homogneas) LapruebadeKolmogorov-Smirnov,seutilizaparaverificarla normalidad. Sperman (si la muestra no es normal). 2 Creo... 2.3. Variables cuantitativas y cualitativas. 2.3.1. Paramtricas. T de Student,T para grupos independientes T para medidas repetidas. ANOVA (?) 2.3.2. No paramtricas. UdeMann-Whitney.Paragrupos independientes.Ejemplo son los dos grupos de la misma muestra? TdeWilcoxon.Paramedidasrepetidas. Ejemplo se han producido cambios en la muestra? Bibliografa . CEDE.(2005).CarpetadecontenidosIII.Estadstica. Madrid: CEDE. Apuntes.Masterenprimatologa.Fundamentosde la medida. UB. Greenacre,A.Yotros.(2000).Anlisidedadesen psicologia I. Barcelona: Fundaci UOC Glosario particular. Paramtrico. Que puede extrapolarse a la poblacin No parametrico. Queda circunscrito a la muestra. Advertencia.Estosapuntespretendenserprincipalmente unaaproximacinintuitivaaconceptosquenosresultan dificultososaquienesnotenemosunaformacinmatemtica especial.Porlotanto,nopretendenserformales,precisosni vlidos.Utilcelosdeformacrticaparaayudarseensuestudio personal. Sr. Espinyagui. 2010http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/deed.es_EC