UNIDAD IIPRUEBA DE HIPOTESISLas secciones anteriores han mostrado cmo puede estimarse un parmetro a partir de los datos contenidos en una muestra. Puede encontrarse ya sea un slo nmero (estimador puntual) o un intervalo de valores posibles (intervalo de confianza). Sin embargo, muchos problemas de ingeniera, ciencia, y administracin, requieren que se tome una decisin entre aceptar o rechazar una proposicin sobre algn parmetro. Esta proposicin recibe el nombre dehiptesis.Este es uno de los aspectos ms tiles de la inferencia estadstica, puesto que muchos tipos de problemas de toma de decisiones, pruebas o experimentos en el mundo de la ingeniera, pueden formularse como problemas de prueba de hiptesis.Unahiptesis estadsticaes una proposicin o supuesto sobre los parmetros de una o ms poblaciones.Suponga que se tiene inters en la rapidez de combustin de un agente propulsor slido utilizado en los sistemas de salida de emergencia para la tripulacin de aeronaves. El inters se centra sobre la rapidez de combustin promedio. De manera especfica, el inters recae en decir si la rapidez de combustin promedio es o no 50 cm/s. Esto puede expresarse de manera formal comoHo;= 50 cm/sH1;50 cm/sLa proposicinHo;= 50 cm/s, se conoce comohiptesis nula, mientras que la proposicin H1;50 cm/s, recibe el nombre dehiptesis alternativa.Puesto que la hiptesis alternativa especifica valores deque pueden ser mayores o menores que 50 cm/s, tambin se conoce comohiptesis alternativa bilateral.En algunas situaciones, lo que se desea es formular unahiptesis alternativa unilateral, como enHo;= 50 cm/s Ho;= 50 cm/sH1;< 50 cm/s H1;> 50 cm/sEs importante recordar que las hiptesis siempre son proposiciones sobre la poblacin o distribucin bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra. Por lo general, el valor del parmetro de la poblacin especificado en la hiptesis nula se determina en una de tres maneras diferentes:1. Puede ser resultado de la experiencia pasada o del conocimiento del proceso, entonces el objetivo de la prueba de hiptesis usualmente es determinar si ha cambiado el valor del parmetro.2. Puede obtenerse a partir de alguna teora o modelo que se relaciona con el proceso bajo estudio. En este caso, el objetivo de la prueba de hiptesis es verificar la teora o modelo.3. Cuando el valor del parmetro proviene de consideraciones externas, tales como las especificaciones de diseo o ingeniera, o de obligaciones contractuales. En esta situacin, el objetivo usual de la prueba de hiptesis es probar el cumplimiento de las especificaciones.Un procedimiento que conduce a una decisin sobre una hiptesis en particular recibe el nombre deprueba de hiptesis. Los procedimientos de prueba de hiptesis dependen del empleo de la informacin contenida en la muestra aleatoria de la poblacin de inters. Si esta informacin es consistente con la hiptesis, se concluye que sta es verdadera; sin embargo si esta informacin es inconsistente con la hiptesis, se concluye que esta es falsa. Debe hacerse hincapi en que la verdad o falsedad de una hiptesis en particular nunca puede conocerse con certidumbre, a menos que pueda examinarse a toda la poblacin. Usualmente esto es imposible en muchas situaciones prcticas. Por tanto, es necesario desarrollar un procedimiento de prueba de hiptesis teniendo en cuenta la probabilidad de llegar a una conclusin equivocada.Lahiptesis nula,representada por Ho, es la afirmacin sobre una o ms caractersticas de poblaciones que al inicio se supone cierta (es decir, la "creencia a priori").Lahiptesis alternativa,representada por H1, es la afirmacin contradictoria a Ho, y sta es la hiptesis del investigador.La hiptesis nula se rechaza en favor de la hiptesis alternativa, slo si la evidencia muestral sugiere que Hoes falsa. Si la muestra no contradice decididamente a Ho, se contina creyendo en la validez de la hiptesis nula. Entonces, las dos conclusiones posibles de un anlisis por prueba de hiptesis sonrechazar Hoo no rechazar Ho.Prueba de una Hiptesis EstadsticaPara ilustrar los conceptos generales, considere el problema de la rapidez de combustin del agente propulsor presentado con anterioridad. La hiptesis nula es que la rapidez promedio de combustin es 50 cm/s, mientras que la hiptesis alternativa es que sta no es igual a 50 cm/s. Esto es, se desea probar:Ho;= 50 cm/sH1;50 cm/sSupngase que se realiza una prueba sobre una muestra de 10 especmenes, y que se observa cual es la rapidez de combustin promedio muestral. La media muestral es un estimador de la media verdadera de la poblacin. Un valor de la media muestralque este prximo al valor hipottico= 50 cm/s es una evidencia de que el verdadero valor de la mediaes realmente 50 cm/s; esto es, tal evidencia apoya la hiptesis nula Ho. Por otra parte, una media muestral muy diferente de 50 cm/s constituye una evidencia que apoya la hiptesis alternativa H1. Por tanto, en este caso, la media muestral es el estadstico de prueba.La media muestral puede tomar muchos valores diferentes. Supngase que si 48.551.5, entonces no se rechaza la hiptesis nula Ho;= 50 cm/s, y que si51.5, entonces se acepta la hiptesis alternativa H1;50 cm/s.Los valores deque son menores que 48.5 o mayores que 51.5 constituyen laregin crticade la prueba, mientras que todos los valores que estn en el intervalo 48.551.5 forman laregin de aceptacin. Las fronteras entre las regiones crtica y de aceptacin reciben el nombre devalores crticos.La costumbre es establecer conclusiones con respecto a la hiptesis nula Ho. Por tanto, se rechaza Hoen favor de H1si el estadstico de prueba cae en la regin crtica, de lo contrario, no se rechaza Ho.Este procedimiento de decisin puede conducir a una de dos conclusiones errneas. Por ejemplo, es posible que el valor verdadero de la rapidez promedio de combustin del agente propulsor sea igual a 50 cm/s. Sin embargo, para todos los especmenes bajo prueba, bien puede observarse un valor del estadstico de pruebaque cae en la regin crtica. En este caso, la hiptesis nula Hoser rechazada en favor de la alternativa H1cuando, de hecho, Hoen realidad es verdadera. Este tipo de conclusin equivocada se conoce comoerror tipo I.Elerror tipo Ise define como el rechazo de la hiptesis nula Hocuando sta es verdadera. Tambin es conocido como nivel de significancia.Si tuviramos un nivel de confianza del 95% entonces el nivel de significancia sera del 5%. Anlogamente si se tiene un nivel de confianza del 90% entonces el nivel de significancia sera del 10%.Ahora supngase que la verdadera rapidez promedio de combustin es diferente de 50 cm/s, aunque la media muestralcaiga dentro de la regin de aceptacin. En este caso se acepta Hocuando sta es falsa. Este tipo de conclusin recibe el nombre deerror tipo II.Elerror tipo II errorse define como la aceptacin de la hiptesis nula cuando sta es falsa.Por tanto, al probar cualquier hiptesis estadstica, existen cuatro situaciones diferentes que determinan si la decisin final es correcta o errnea.DecisinHoes verdaderaHoes falsa

Aceptar HoNo hay errorError tipo II

Rechazar HoError tipo I No hay error

1. Los errores tipo I y tipo II estn relacionados. Una disminucin en la probabilidad de uno por lo general tiene como resultado un aumento en la probabilidad del otro.2. El tamao de la regin crtica, y por tanto la probabilidad de cometer un error tipo I, siempre se puede reducir al ajustar el o los valores crticos.3. Un aumento en el tamao muestralnreduciryde forma simultnea.4. Si la hiptesis nula es falsa,es un mximo cuando el valor real del parmetro se aproxima al hipottico. Entre ms grande sea la distancia entre el valor real y el valor hipottico, ser menor.PASOS PARA ESTABLECER UN ENSAYO DE HIPOTESISINDEPENDIENTEMENTE DE LA DISTRIBUCION QUE SE ESTE TRATANDO1. Interpretar correctamente hacia que distribucin muestral se ajustan los datos del enunciado.2. Interpretar correctamente los datos del enunciado diferenciando los parmetros de los estadsticos. As mismo se debe determinar en este punto informacin implcita como el tipo de muestreo y si la poblacin es finita o infinita.3. Establecer simultneamente el ensayo de hiptesis y el planteamiento grfico del problema. El ensayo de hiptesis est en funcin deparmetrosya que se quiere evaluar el universo de donde proviene la muestra. En este punto se determina el tipo de ensayo (unilateral o bilateral).4. Establecer la regla de decisin. Esta se puede establecer en funcin del valor crtico, el cual se obtiene dependiendo del valor de(Error tipo I o nivel de significancia) o en funcin del estadstico lmite de la distribucin muestral. Cada una de las hiptesis deber ser argumentada correctamente para tomar la decisin, la cual estar en funcin de la hiptesis nula o Ho.5. Calcular el estadstico real, y situarlo para tomar la decisin.6. Justificar la toma de decisin y concluir.ImprimirINSTITUTO TECNOLOGICO DE CHIHUAHUA

Pruebas de Hiptesis para una muestraEnviado porIng. Armando Pedro Cruz Ramirez

1. 2. 3. Hiptesis y prueba de hiptesis4. Procedimiento sistemtico para una prueba de hiptesis para una muestra5. Ejemplo en la cual se indican los pasos a seguir en una prueba de hiptesis6. Bibliografa1.- INTRODUCCIONDentro del estudio de la inferenciaestadstica, se describe como se puede tomar unamuestraaleatoria y a partir de esta muestra estimar elvalorde un parmetro poblacional en la cual se puede emplear elmtododemuestreoy el teorema del valor central lo que permite explicar como a partir de una muestra se puede inferir algo acerca de unapoblacin, lo cual nos lleva a definir y elaborar unadistribucinde muestreo de medias muestrales que nos permite explicar el teorema del limite central y utilizar este teorema para encontrar las probabilidades de obtener las distintas medias maestrales de una poblacin.Pero es necesario tenerconocimientode ciertosdatosde la poblacin como la media, la desviacin estndar o la forma de la poblacin, pero a veces no se dispone de estainformacin.En este caso es necesario hacer una estimacin puntual que es un valor que se usa para estimar un valor poblacional. Pero una estimacin puntual es un solo valor y se requiere un intervalo devaloresa esto se denomina intervalote confianza y se espera que dentro de este intervalo se encuentre el parmetro poblacional buscado. Tambin se utiliza una estimacin mediante un intervalo, el cual es un rango de valores en el que se espera se encuentre el parmetro poblacionalEn nuestro caso se desarrolla unprocedimientopara probar la validez de una aseveracin acerca de un parmetro poblacional este mtodo es denominado Prueba dehiptesispara una muestra.2.- HIPOTESIS Y PRUEBA DE HIPOTESISTenemos que empezar por definir que es una hiptesisy que es prueba de hiptesis.Hiptesis es una aseveracin de una poblacin elaborado con el propsito de poner aprueba, para verificar si la afirmacin es razonable se usan datos.En elanlisisestadstico se hace una aseveracin, es decir, se plantea una hiptesis, despus se hacen laspruebaspara verificar la aseveracin o para determinar que no es verdadera.Por tanto, la prueba de hiptesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y lateoradeprobabilidad; se emplea para determinar si la hiptesis es una afirmacin razonable.Prueba de una hiptesis: se realiza mediante un procedimiento sistemtico de cinco paso:

Siguiendo este procedimiento sistemtico, al llegar al paso cinco se puede o no rechazar la hiptesis, pero debemos de tener cuidado con esta determinacin ya que en la consideracin de estadstica no proporciona evidencia de que algo sea verdadero. Esta prueba aporta unaclasede prueba ms all de una duda razonable. Analizaremos cada paso en detalleObjetivo de la prueba de hiptesis.El propsito de la prueba de hiptesis no es cuestionar el valor calculado del estadstico (muestral), sino hacerun juicio con respecto a ladiferenciaentre estadstico de muestra y un valor planteado del parmetro.3.- Procedimiento sistemtico para una prueba de hiptesis de una muestra.Paso 1: Plantear la hiptesis nula Ho y la hiptesis alternativa H1.Cualquierinvestigacinestadstica implica la existencia de hiptesis o afirmaciones acerca de las poblaciones que se estudian.La hiptesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parmetro de poblacin, no a una estadstica de muestra. La letra H significa hiptesis y el subndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hiptesis nula que indica que "no haycambio" Podemos rechazar o aceptar Ho.La hiptesis nula es una afirmacin que no se rechaza a menos que los datos maestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hiptesis nula siempre contiene un signo deigualdadcon respecto al valor especificado del parmetro.La hiptesis alternativa (H1) es cualquier hiptesis que difiera de la hiptesis nula. Es una afirmacin que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hiptesis nula es falsa. Se le conoce tambin como la hiptesis de investigacin. El planteamiento de la hiptesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parmetro.Paso 2: Seleccionar el nivel de significancia.Nivel de significacia: Probabilidad de rechazar la hiptesis nula cuando es verdadera. Se le denota mediante la letra griega , tambin es denominada como nivel deriesgo, este termino es mas adecuado ya que se corre el riesgo de rechazar la hiptesis nula, cuando en realidad es verdadera. Este nivel esta bajo elcontrolde lapersonaque realiza la prueba.Si suponemos que la hiptesis planteada es verdadera, entonces, el nivel de significacin indicar la probabilidad de no aceptarla, es decir, estnfuerade rea de aceptacin. Elnivel de confianza(1-), indica la probabilidad de aceptar la hiptesis planteada, cuando es verdadera en la poblacin.

La distribucin de muestreo de la estadstica de prueba se divide en dos regiones, una regin de rechazo (conocida como regincrtica) y una regin de no rechazo (aceptacin). Si la estadstica de prueba cae dentro de la regin de aceptacin, no se puede rechazar la hiptesis nula.La regin de rechazo puede considerarse como el conjunto de valores de la estadstica de prueba que no tienen posibilidad de presentarse si la hiptesis nula es verdadera. Por otro lado, estos valores no son tan improbables de presentarse si la hiptesis nula es falsa. El valor crtico separa la regin de no rechazo de la de rechazo.Tipos de erroresCualquiera sea la decisin tomada a partir de una prueba de hiptesis, ya sea de aceptacin de la Ho o de la Ha, puede incurrirse en error:Unerror tipo Ise presenta si la hiptesis nula Ho es rechazada cuando es verdadera y deba ser aceptada. La probabilidad de cometer un error tipo I se denomina con la letra alfa Unerror tipo II, se denota con la letra griega se presenta si la hiptesis nula es aceptada cuando de hecho es falsa y deba ser rechazada.En cualquiera de los dos casos se comete un error al tomar una decisin equivocada.En la siguiente tabla se muestran las decisiones que pueden tomar el investigador y las consecuencias posibles.

Para que cualquierensayode hiptesis sea bueno, debe disearse de forma que minimice los errores de decisin. En la prctica un tipo de error puede tener ms importancia que el otro, y as se tiene a conseguir poner una limitacin al error de mayor importancia. La nica forma de reducir ambos tipos de errores es incrementar el tamao de la muestra, lo cual puede ser o no ser posible.La probabilidad de cometer un error de tipo II denotada con la letra griega beta , depende de la diferencia entrelos valoressupuesto y real del parmetro de la poblacin. Como es ms fcil encontrar diferencias grandes, si la diferencia entre la estadstica de muestra y el correspondiente parmetro de poblacin es grande, la probabilidad de cometer un error de tipo II, probablemente sea pequea.El estudio y las conclusiones que obtengamos para una poblacin cualquiera, se habrn apoyado exclusivamente en el anlisis de una parte de sta. De la probabilidad con la que estemos dispuestos a asumir estos errores, depender, por ejemplo, el tamao de la muestra requerida. Las contrastaciones se apoyan en que los datos de partida siguen una distribucin normalExiste una relacin inversa entre la magnitud de los errores y : conforme a aumenta, disminuye. Esto obliga a establecer con cuidado el valor de a para las pruebasestadsticas. Lo ideal sera establecer y .En la prctica se establece el nivel y para disminuir el Error se incrementa el nmero de observaciones en la muestra, pues as se acortan los limites de confianza respecto a la hiptesis planteada .La metade las pruebas estadsticas es rechazar la hiptesis planteada. En otras palabras, es deseable aumentar cuando sta es verdadera, o sea, incrementar lo que se llamapoder de la prueba (1-)La aceptacin de la hiptesis planteada debe interpretarse como que la informacin aleatoria de la muestra disponible no permite detectar la falsedad de esta hiptesis.Paso 3:Clculodel valor estadstico de pruebaValor determinado a partir de la informacin muestral, que se utiliza para determinar si se rechaza la hiptesis nula., existen muchos estadsticos de prueba para nuestro caso utilizaremos los estadsticos z y t. La eleccin de uno de estos depende de la cantidad de muestras que se toman, si las muestras son de la prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el estadstico z, en caso contrario se utiliza el estadstico t.Tipos de pruebaa) Prueba bilateral o de dos extremos:la hiptesis planteada se formula con la igualdadEjemploH0 : = 200H1 : 200

b) Pruebas unilateral o de un extremo:la hiptesis planteada se formula con o H0 : 200 H0 : 200H1 : < 200 H1 : > 200

En las pruebas de hiptesis para la media (), cuando se conoce la desviacin estndar () poblacional, o cuando el valor de la muestra es grande (30 o ms), el valor estadstico de prueba es z y se determina a partir de:

El valor estadstico z, para muestra grande y desviacin estndar poblacional desconocida se determina por la ecuacin:

En la prueba para una media poblacional con muestra pequea y desviacin estndar poblacional desconocida se utiliza el valor estadstico t.

Paso 4: Formular la regla de decisinSE establece las condiciones especficas en la que se rechaza la hiptesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hiptesis nula. La regin de rechazo define la ubicacin de todos los valores que son tan grandes o tan pequeos, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposicin de que la hiptesis nula es verdadera, es muy remota

Distribucin muestral del valor estadstico z, con prueba de una cola a la derechaValor critico:Es el punto de divisin entre la regin en la que se rechaza la hiptesis nula y la regin en la que no se rechaza la hiptesis nula.Paso 5: Tomar una decisin.En este ltimo paso de la prueba de hiptesis, se calcula el estadstico de prueba, se compara con el valor crtico y se toma la decisin de rechazar o no la hiptesis nula. Tenga presente que en una prueba de hiptesis solo se puede tomar una de dos decisiones: aceptar o rechazar la hiptesis nula. Debe subrayarse que siempre existe la posibilidad de rechazar la hiptesis nula cuando no debera haberse rechazado (error tipo I). Tambin existe la posibilidad de que la hiptesis nula se acepte cuando debera haberse rechazado (error de tipo II).4.- Ejemplo en la cual se indica el procedimiento para la prueba de hiptesisEjemploEl jefe de laBibliotecaEspecializada de la Facultad deIngenieraElctrica yElectrnicade la UNAC manifiesta que el nmero promedio de lectores por da es de 350. Para confirmar o no este supuesto se controla la cantidad de lectores que utilizaron la biblioteca durante 30 das. Se considera el nivel de significancia de 0.05Datos:DaUsuariosDaUsuariosDaUsuario

13561130521429

24271241322376

33871339123328

45101438024411

52881538225397

62901638926365

73201740527405

83501829328369

94031927629429

103292041730364

Solucin: Se trata de un problema con una media poblacional: muestra grande y desviacin estndar poblacional desconocida.Paso 01: Seleccionamos la hiptesis nula y la hiptesis alternativaHo: 350Ha: 350Paso 02: Nivel de confianza o significancia 95%0.05Paso 03:Calculamos o determinamos el valor estadstico de pruebaDe los datos determinamos: que el estadstico de prueba es t, debido a que el numero de muestras es igual a 30, conocemos la media de la poblacin, pero la desviacin estndar de la poblacin es desconocida, en este caso determinamos la desviacin estndar de la muestra y la utilizamos en la formula reemplazando a la desviacin estndar de la poblacin.

Calculamos la desviacin estndar muestral y la media de la muestra empleandoExcel, lo cual se muestra en el cuadro que sigue.Columna1

Media372.8

Error tpico9.56951578

Mediana381

Moda405

Desviacin estndar52.4143965

Varianza de la muestra2747.26897

Curtosis0.36687081

Coeficiente de asimetra0.04706877

Rango234

Mnimo276

Mximo510

Suma11184

Cuenta30

Nivel de confianza (95.0%)19.571868

Paso 04: Formulacin de la regla de decisin.La regla de decisin la formulamos teniendo en cuenta que esta es una prueba de dos colas, la mitad de 0.05, es decir 0.025, esta en cada cola. el rea en la que no se rechaza Ho esta entre las dos colas, es por consiguiente 0.95. El valor critico para 0.05 da un valor de Zc = 1.96.Por consiguiente la regla de decisin: es rechazar la hiptesis nula y aceptar la hiptesis alternativa, si el valor Z calculado no queda en la regin comprendida entre -1.96 y +1.96. En caso contrario no se rechaza la hiptesis nula si Z queda entre -1.96 y +1.96.Paso 05: Toma de decisin.En este ultimo paso comparamos el estadstico de prueba calculado mediante elSoftwareMinitab que es igual a Z = 2.38 y lo comparamos con el valor critico de Zc = 1.96. Como el estadstico de prueba calculado cae a la derecha del valor critico de Z, se rechaza Ho. Por tanto no se confirma el supuesto del Jefe de la Biblioteca.One-Sample ZTest of mu = 350 vs not = 350The assumed standard deviation = 52.414N Mean SE Mean 95% CI Z P30 372.800 9.569 (354.044, 391.556) 2.38 0.017

Leer ms:http://www.monografias.com/trabajos30/prueba-de-hipotesis/prueba-de-hipotesis.shtml#ixzz3GMo4d77B

Prueba de Hiptesis

Bol Med UAS 2006; 2(11): 25-27

Fragmento

Estadsticamente una prueba de hiptesis es cualquier afirmacin acerca de una poblacin y/o sus parmetros.

Una prueba de hiptesis consiste en contrastar dos hiptesis estadsticas. Tal contraste involucra la toma de decisin acerca de las hiptesis. La decisin consiste en rechazar o no una hiptesis en favor de la otra. Una hiptesis estadstica se denota por H y son dos:

- Ho: hiptesis nula- H1: hiptesis alternativa

Partes de una hiptesis

1-La hiptesis nula Ho2-La hiptesis alternativa H13-El estadstico de prueba4-Errores tipo I y II5-La regin de rechazo (crtica)6-La toma de decisin

Hiptesis nulaEnestadstica, unahiptesis nulaes unahiptesisconstruida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hiptesis alternativa. Cuando se utiliza, la hiptesis nula se presume verdadera hasta que unapruebaestadstica en la forma de una prueba emprica de la hiptesis indique lo contrario. Si la hiptesis nula no es rechazada, esto no quiere decir que sea verdadera.ndice[ocultar] 1Ejemplos 2Vase tambin 3Enlaces externos 4RelacionadoEjemplos[editar] Hiptesis nula para laDistribucin :Si este material gentico segrega enproporciones mendelianas, no habr diferencias entre las frecuencias observadas (Oi) y las frecuencias esperadas (Ei). Hiptesis nula para ladistribucin t de Student:Si la humedad no influye sobre el nmero de huevos pordesove, no habr diferencias entre las medias de esta variable para cada regin.Plantea la diferencia nula entre el valor observado y el especificado. O entre el muestral respecto al poblacional

Hiptesis NulaLa hiptesis nulaes unahiptesisconstruida para anular o refutar, con el objetivo de apoyar una hiptesis alternativa. Cuando se la utiliza, la hiptesis nula se presume verdadera hasta que unapruebaestadstica en la forma de una prueba emprica de la hiptesis indique lo contrario. Si la hiptesis nula no es rechazada, esto no quiere decir que sea verdadera. Son, en un sentido, el reverso de las hiptesis de investigacin. Tambin constituyen proposiciones acerca de la relacin entre variables solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma la hiptesis de investigacin. Por ejemplo, si la hiptesis de investigacin propone: Los adolescentes le atribuyen ms importancia al atractivo fsico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres, la nula postulara:Los jvenes no le atribuyen ms importancia al atractivo fsico en sus relaciones heterosexuales que las adolescentes.Debido a que este tipo de hiptesis resulta la contrapartida de la hiptesis de investigacin, hay prcticamente tantas clases de hiptesis nulas como de investigacin. Es decir, la clasificacin de hiptesis nulas es similar a la tipologa de la hiptesis de investigacin: hiptesis nulas descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, hiptesis que niegan o contradicen la relacin entre dos o ms variables, hiptesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan es decir afirmar que los grupos son iguales e hiptesis que niegan la relacin de causalidad entre dos o ms variables (en todas sus formas). Las hiptesis nulas se simbolizan comoHo.Veamos algunos ejemplos de hiptesis nulas, que corresponden a ejemplos de hiptesis de investigacin que fueron mencionados:EJEMPLOSHo: La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la corporacin TEAQ no oscila entre $50 000 a $60 000 pesos colombianos (es una hiptesis nula descriptiva de una variable que se va a observar en un contexto).Ho: No hay relacin entre la autoestima y el temor de logro (hiptesis nula respecto a una correlacin).Ho: Las escenas de la telenovela Sentimientos no presentarn mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela Luz ngela ni stas mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela Mi ltimo amor. Esta hiptesis niega diferencia entre grupos y tambin podra formularse as: No existen diferencias en el contenido de sexo entre las escenas de las telenovelas Sentimientos, Luz ngela y Mi ltimo amor. O bien el contenido de sexo en las telenovelas Sentimientos, Luz ngela y Mi ltimo amor es el mismo.Ho: La percepcin de la similitud en religin, valores y creencias no provoca mayor atraccin fsica (hiptesis que niega la relacin causal).Hiptesis AlternativaLa hiptesis alternativa es igualmente una afirmacin acerca de la poblacin de origen. Muchas veces, aunque no siempre, consiste simplemente en negar la afirmacin de H0. La hiptesis alternativa se designa con el smboloH1Como su nombre lo indica, son posibilidades alternativas ante las hiptesis de investigacin y nula. Ofrecen otra descripcin o explicacin distintas a las que proporcionan estos tipos de hiptesis. Por ejemplo, si la hiptesis de investigacin establece: Esta silla es roja, la nula afirmar: Esta silla no es roja, y podran formularse una o ms hiptesis alternativas: Esta silla es azul, Esta silla es verde, Esta silla es amarilla, etc. Cada una constituye una descripcin distinta a las que proporcionan las hiptesis de investigacin y nula.Las hiptesis alternativas se simbolizan como Hay slo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hiptesis de investigacin y nula. De ser as, no pueden existir.EJEMPLOSHi: El candidato A obtendr en la eleccin para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votacin total.Ho: El candidato A no obtendr en la eleccin para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votacin total.Ha: El candidato A obtendr en la eleccin para la presidencia del consejo escolar ms del 60% de la votacin total.Ha: El candidato A obtendr en la eleccin para la presidencia del consejo escolar menos del 50% de la votacin total.Hi: Los jvenes le atribuyen ms importancia al atractivo fsico en sus relaciones heterosexuales que las jvenes.Ho: Los jvenes no le atribuyen ms importancia al atractivo fsico en sus relaciones heterosexuales que las jvenes.Ha: Los jvenes /e atribuyen menos importancia al atractivo fsico en sus relaciones heterosexuales que las jvenes.En este ltimo ejemplo, si la hiptesis nula hubiera sido formulada de la siguiente manera:Ho: Los jvenes no le atribuyen ms importancia o le atribuyen menos importancia al atractivo fsico en sus relaciones heterosexuales que las jvenes.No habra posibilidad de formular una hiptesis alternativa puesto que las hiptesis de investigacin y nula abarcan todas las posibilidades.Las hiptesis alternativas,como puede verse, constituyen otras hiptesis de investigacin adicionales a la hiptesis de investigacin original.www.uar.edu.mx/www.cars.edu.mx/www.universidadmonterrey.com/www.universidad-mexico.com/www.colegioprivadomonterrey.com/www.escuelasmonterrey.comContactanosPrincipio del formularioNombre:

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Cmo se plantea un contraste estadstico?Hiptesis nula vs. hiptesis alternativa

Un contraste de hiptesis estadstico se plantea como una decisin entredos hiptesis.Lahiptesis nulaconsiste en una afirmacin acerca de la poblacin de origen de la muestra.Usualmente, es ms simple (menor nmero de parmetros, por ejemplo) que su antagonista.Se designa a la hiptesis nula con el smboloH0.Lahiptesis alternativaes igualmente una afirmacin acerca de la poblacin de origen. Muchas veces, aunque no siempre, consiste simplemente en negar la afirmacin de H0. La hiptesis alternativa se designa con el smboloH1.De momento trataremos el caso ms sencillo, en el cual las dos hiptesis se refieren a un nico valor del parmetro. En esta situacin general, las hiptesis se refieren a un parmetro (theta). La formulacin es:H0:=0H1:=1En la teora del contraste de hiptesis este tipo de planteamiento se conoce como contraste de hiptesissimple contra simple.As pues, una hiptesis simple postula que el parmetroslo puede tomar un valor o bien, ms tcnicamente, que el conjunto de parmetros asociado a una hiptesis simple consiste en un slo punto.

Ejemplos de hiptesis que se han de contrastar

Caso 1: hiptesis para dirimir la controversia acerca del nmero de hembras. Caso 2: hiptesis a contrastar en el problema de la tasa de statdrolona.

que es una hipotesis alternativa??? necesito un concepto?he encontrado el significado de hipotesis nula pero no encuentro un concepto de que es una hipotesis alternativa alguien me puede ayudar?por favorMejor respuesta

karinarespondidohace 6 aos Cuando investigas algn hecho, luego de tener toda informacin necesaria, tienes que crear una hiptesis, si esa hiptesis no es vlida recurres a tu hiptesis alternativa. Cuando realices un trabajo tens que tener 1 hiptesis, y otra alternativa.pd: espero que entiendas mi explicacin , ojal te sirvaSource:YO

que es una hipotesis? dame ejemplos.?diganme k es una hipotesis y deneme ejemplos porfa ayudenme...Mejor respuesta

Rafucho.respondidohace 5 aos es algo hipottico,es decir que se presume de eso, por ejemplo la hiptesis de los dinosaurios, solo sabemos de elos de su vida de su extincion por hipotesis. 00 ComentarioOtras respuestas (6)Calificada con ms puntos Jorgerespondidohace 5 aosUna hipotesis es una suposicion. Algo no concreto. Ejemplo: el hombre vino del mono. 10 Comentario ?respondidohace 5 aosEs una respuesta "probable" para algn problema; que debes de poner "a prueba" para ver si es verdadera o no.

En las clases de laboratorio de fisica o quimica, cuando te piden hacer una hiptesis de algo, es que quieren que hagas una "prediccin" de lo que crees que va a pasar (no importa si te equivocas, el chiste es predecir)

Ejemplo:Hiptesis: El horno de microondas es la mejor manera para hacer palomitas de maiz.

Como ves, es una afirmacin de algo, pero no ha sido puesto a prueba; ya necesitars hacer tus experimentos para ver si, de verdad, el horno de microondas es mejor.

Espero te sirva.Fuente(s):http://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3te... 10 Comentario apolaretorespondidohace 5 aosPor ejemplo, cuando un forense analiza un cadver, formula unas hiptesis. A muerto por una asfixia, producida:

a) Por un charco pulmonar.b) Ahorcamiento. Suicidio? Asesinato?c) Insuficiencia renal.

Bueno, pues el forense presenta estas hiptesis, pero debe ir descartando las que no corresponden con lo que observa.

El cadver presenta unas marcas sospechosas en el cuello, pues se centra en la hiptesis de ahorcamiento y profundiza.

Lo pillaste?Diferencia entre una hiptesis nula y alternativaEscrito porVirginia Grant|Traducido porGabriela Nungaray

Los fabricantes de medicamentos utilizan la prueba de hiptesis.Ablestock.com/AbleStock.com/Getty ImagesLa prueba de hiptesis es una parte necesaria de la inferencia estadstica para responder preguntas y hacer predicciones. Plantea dos preguntas mutuamente excluyentes y prueba para ver cul es la verdadera. Estas dos preguntas se refieren como la hiptesis nula y la alternativa. La prueba de hiptesis tambin puede incluir variables adems de la hiptesis nula y la hiptesis alternativa. Los fabricantes de medicamentos utilizan la prueba de hiptesis para determinar la eficacia de nuevos frmacos. Sin embargo, la prueba de hiptesis de ninguna manera se limita al laboratorio, sino que es una parte del pensamiento crtico que usamos todos los das cuando se considera una situacin de ya sea/o.Otras personas estn leyendo Cmo incorporar una hiptesis nula y una alternativa? Qu son variables dependientes, independientes y controladas?Hiptesis nulaLa hiptesis nula, a veces referida como H0, es la cuestin que se examina. Puede ser una teora segn la cual se cree que es verdad o la base para el argumento. Sin embargo, es una hiptesis an no probada. Debido a que es la declaracin de que se prueba, se le da una consideracin especial. En el caso de la prueba mdica, un ejemplo de una hiptesis nula podra ser: laaspirinaes un tratamiento eficaz para la prdida del cabello.Hiptesis alternativaLa hiptesis alternativa o H1 es la inversa de la hiptesis. Es la declaracin que se acepta cuando se rechaza la hiptesis nula. Para continuar con el ejemplo mdico anterior, la hiptesis alternativa es: laaspirinaes ineficaz como tratamiento para la prdida del cabello.ConclusinLa conclusin es siempre declarada en trminos de la hiptesis nula. La conclusin puede ser rechazar H0 en favor de H1 o no rechazar H0. El hecho de no rechazar H0 no demuestra que es verdad, tan slo indica que no hay suficiente evidencia para rechazar a favor de H1. La conclusin no est escrita en trminos de aceptar o rechazar H1. Continuando con el ejemplo, la conclusin no se puede escribir como "laaspirinaes ineficaz como un tratamiento contra lacada del cabello".ErroresLa prueba de hiptesis para la inferencia estadstica reconoce dos tipos de errores. De stos, el error de tipo I que rechaza la hiptesis nula cuando es, de hecho la verdadera se consideramsgrave. Los errores de tipo II se producen cuando la hiptesis nula no es rechazada cuando es falsa.Variables Adicionales y usos de la prueba de hiptesisLa prueba de hiptesis para la inferencia estadstica puede contener variables adicionales. Las pruebas se pueden configurar para incluir un grupo de control. Para continuar con el ejemplo de evaluacin de medicamentos, puede ser utilizada para comparar laaspirinaal acetaminofeno en el tratamiento de la prdida de cabello. En tal caso, un grupo de control se puede configurar que no recibir ningn tratamiento en absoluto.

Errores de tipo I y de tipo IIEn un estudio deinvestigacin, elerror de tipo Itambin denominadoerror de tipo alfa ()1ofalso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta lahiptesis nula() siendo esta verdadera en lapoblacin. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusin de que existe una diferencia entre las hiptesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel designificancia estadstica.

Representacin de los valores posibles de la probabilidad de un error tipo II (rojo) en el ejemplo de un test designificancia estadsticapara el parmetro . El error tipo II depende del parmetro . Mientras ms cerca se encuentre este del valor supuesto bajo la hiptesis nula, mayor es la probabilidad de ocurrencia del error tipo II. Debido a que el verdadero valor de es desconocido al hacer la presuncin de la hiptesis alternativa, la probabilidad del error tipo II, en contraste con el error tipo I (azul), no se puede calcular.La hiptesis de la que se parteaqu es el supuesto de que la situacin experimental presentara un estado normal. Si no se advierte este estado normal, aunque en realidad existe, se trata de un error estadstico tipo I. Algunos ejemplos para el error tipo I seran: Se considera que el paciente est enfermo, a pesar de que en realidad est sano; hiptesis nula:El paciente est sano. Se declara culpable al acusado, a pesar de que en realidad es inocente; hiptesis nula:El acusado es inocente. No se permite el ingreso de una persona, a pesar de que tiene derecho a ingresar; hiptesis nula:La persona tiene derecho a ingresar.En un estudio deinvestigacin, elerror de tipo II, tambin llamadoerror de tipo beta ()( es la probabilidad de que exista este error) ofalso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza lahiptesisnula siendo esta falsa en lapoblacin. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusin de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.Se acepta en un estudio que el valor del error beta est entre el 5 y el 20%.Contrariamente al error tipo I, en la mayora de los casos no es posible calcular la probabilidad del error tipo II. La razn de esto se encuentra en la manera en que se formulan las hiptesis en una prueba estadstica. Mientras que la hiptesis nula representa siempre una afirmacin enrgica (como por ejemploPromedio = 0) la hiptesis alternativa, debido a que engloba todas las otras posibilidades, es generalmente de naturaleza global (por ejemploPromedio 0 ). El grfico de la derecha ilustra la probabilidad del error tipo II (rojo) en dependencia del promedio desconocido.Elpoderopotencia del estudiorepresenta laprobabilidadde observar en lamuestrauna determinada diferencia o efecto, si existe en la poblacin. Es el complementario del error de tipo II (1-).ndice[ocultar] 1Errores en el contraste 2Vase tambin 3Referencias 3.1Enlaces externosErrores en el contraste[editar]Artculo principal:Contraste de hiptesisUna vez realizado elcontraste de hiptesis, se habr optado por una de las dos hiptesis, lahiptesis nulao baseo lahiptesis alternativa, y la decisin escogida coincidir o no con la que en realidad es cierta. Se pueden dar los cuatro casos que se exponen en el siguiente cuadro:es ciertaes cierta

Se escogiNo hay error (verdadero positivo)Error de tipo II ( o falso negativo)

Se escogiError de tipo I ( o falso positivo)No hay error (verdadero negativo)

Si la probabilidad de cometer un error de tipo I est unvocamente determinada, su valor se suele denotar por la letra griega , y en las mismas condiciones, se denota por la probabilidad de cometer el error de tipo II, esto es:

En este caso, se denominaPotencia del contrasteal valor 1-, esto es, a la probabilidad de escogercuando esta es cierta.Cuando es necesario disear un contraste de hiptesis, sera deseable hacerlo de tal manera que las probabilidades de ambos tipos de error fueran tan pequeas como fuera posible. Sin embargo, con unamuestrade tamao prefijado, disminuir la probabilidad del error de tipo I, , conduce a incrementar la probabilidad del error de tipo II, .Usualmente, se disean los contrastes de tal manera que la probabilidad sea el 5% (0,05), aunque a veces se usan el 10% (0,1) o 1% (0,01) para adoptar condiciones ms relajadas o ms estrictas. El recurso para aumentar la potencia del contraste, esto es, disminuir , probabilidad de error de tipo II, es aumentar eltamao muestral, lo que en la prctica conlleva un incremento de los costes del estudio que se quiere realizar.Vase tambin[editar]

Significante

Los tres componentes delsigno lingstico: significante (Begriff), smbolo (Symbol) y referente (Ding).El trminosignificantese utiliza enlingstica estructuraly en lasemiticapara denominar aquel componente material o casi material del signo lingstico y que tiene la funcin de apuntar hacia elsignificado(representacin mental o concepto que corresponde a esa imagen fnica). En la teora psicoanaltica deJacques Lacan, para quien elinconscienteest estructurado como un lenguaje, el concepto desempea un papel central.ndice[ocultar] 1Desarrollo del concepto 1.1En la lingstica estructuralista 1.2En el psicoanlisis estructural de Jacques Lacan 2Bibliografa 3ReferenciasDesarrollo del concepto[editar]En la lingstica estructuralista[editar]Ferdinand de Saussure, eminente lingista suizo, dict tres cursos de lingstica general en el marco de su ctedra de laUniversidad de Ginebraentre1906y1911. En este contexto define una dicotoma entre significante y significado partiendo de una traduccin de los trminos utilizados precedentemente por los pensadores alemanes del siglo XIX:SinnyBedeutung. Para traducirSinnal francs utiliza una palabra que puede fcilmente entenderse en castellano comosignificante; paraBedeutung, la palabra francesa que usa es traducible comosignificado.En la obra que rene las clases de los tres cursos dictadosCurso de lingstica general, Saussure explica que elsigno lingsticoest constituido por un significante y un significado.Saussurre considera que el significado es el "contenido" del significante, es aquello a lo que apunta o refiere el significante. Por lo tanto cualquier palabra, tomemos por ejemplo, rbol es el significante que apunta al significado, es decir, a la representacin o concepto mental de lo que es un rbol. El significante es el que designa algo, mientras que su significado es lo designado.Para otro lingista contemporneo a Sassure y reconocido como padre de la semitica moderna,Charles Sanders Peirce, existe un tercer componente del signo lingstico: lareferencia. As, un signo lingstico puede representarse segn Pierce como una estructura triangular, en cuyos vrtices se ubican significante, significado y referencia. Esta estructura se denominatringulo semitico.En la teora de Saussure est presente el carcter arbitrario que tiene la relacin de sentido comn que usualmente hacemos entre significante y significado. Saussure devela que esa es una relacin completamente arbitraria: No hay una correspondencia biunvoca entre significantes y significados. El significante es diferencial, lo que "significa" no est determinado por su significado, sino que por los lmites, por las fronteras diferenciales que se puedan establecer con otros significantes.En el psicoanlisis estructural de Jacques Lacan[editar]Uno de los principales innovadores a partir de lo que Saussure dijo con respecto al significante y al significado fueJacques Lacan. La modificacin en la explicacin de significante y significado que hace Lacan constituye una piedra angular de la teora lacaniana.Si para Saussure los significantes eran palabras, para Lacan no slo las palabras, sino tambin los objetos, las relaciones y tambin los sntomas pueden ser vistos como significantes.1Un significante es tal cosa cuando ha sido inscripto en el orden de lo simblico. Slo en este orden el significante puede adquirir un sentido, un significado que se va estableciendo a travs de la relacin con otros significantes y del contraste de sus diferencias y similitudes.Lacan aplica la teora de Saussure al psicoanlisis con la siguiente modificacin: rompe el encierro en que Saussure supona al significado y al significante; invierte primero la situacin de ambos: el significante es ubicado "arriba" y el significado "abajo"; espesa la barra que los separa (homologndola a la cesura entre lo consciente y lo inconsciente), luego hace desplazar al significado y dice 'debajo del significante... hay... nada'.Debido a que el concepto de Lacan puede resultar difcil de entender y aceptar, una simplificacin posible es afirmar que Lacan quiere decir que el pensar est constituido bsicamente por significantes que cambian continuamente de significado. Por tanto, el psicoanalista debe, en muchos casos, dar mayor importancia al significa que al "supuesto" significado. Una persona durante un psicoanlisis puede usar un significante creyendo a nivel consciente que le est dando un significado, sin embargo, muchas veces, ese significante remite -y es lo que importa- a otros significados que de momento son inconscientes. {VT|Psicoanlisis}Bibliografa[editar] Ferdinand de Saussure,Curso de lingstica general, Buenos Aires, Losada, 1945.Referencias[editar]1. Volver arribaLacan, Jacques,El Seminario 4, La relacin de objeto(1956-1957). Texto establecido porJacques-Alain Miller, Paids, Buenos Aires, 1 edicin 1999, 6 reimpresin 2007,ISBN 978-950-12-3904-1Categoras: Semitica PsicoanlisisMen de navegacin Crear una cuenta Acceder Artculo Discusin Leer Editar Ver historialPrincipio del formulario

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