1. Planteamiento de hipótesis
Consiste en trasladar la estructura gramatical, lógica y científica hacia la estructura matemática el cual se conoce como sistema de hipótesis o hipótesis estadística; así tenemos:
Ho: Hipótesis nula ó hipótesis de trabajo
H1: Hipótesis alterna ó hipótesis del investigador
El primer paso es colocar la hipótesis del investigador como Hipótesis Alterna (H1) y formular la Hipótesis Nula (Ho) que viene a ser la negación de la alterna.
2. Establecer el nivel de significancia
Según Fisher, el nivel de significancia estadística equivale a la magnitud del error que se está dispuesto a correr de rechazar una hipótesis nula verdadera.
Se denota por la letra griega alfa y para la mayoría de los propósitos, se suele establecer en 0.05 en porcentaje 5% y se considera significativo a todo p-valor que se encuentre por debajo de este nivel, se considera altamente significativo cuando el p-valor es menor a 0.01 en porcentaje 1%.
3. Elección del estadístico de prueba
Hay dos clases de pruebas estadísticas: las paramétricas y las no paramétricas.
El estadístico de prueba se elige en función a 6 conceptos: tipo de estudio, nivel investigativo, diseño de la investigación, objetivo estadístico, escalas de medición de las variables y comportamiento de los datos, es este último punto donde debemos considerar la distribución de los datos en las variables de numéricas y las frecuencias esperadas para las variables categóricas.
4. Lectura del p-valor
Este paso no fue planteado originalmente por Fisher, porque entonces no se disponían de programas informáticos a la hora de calcular el valor de p, el cual cuantifica el error tipo I y nos ayuda a tomar una decisión de rechazo a la hipótesis nula (Ho) cuando es menor al nivel de significancia y de no rechazo cuando su valor es mayor al alfa planteado.
El p-valor, al ser la cuantificación de error solo es un dato que nos ayuda a decidirnos a la hora de tomar decisiones basadas en la probabilidad.
5. Toma de la decisión
En las épocas en que no se podía estimar de manera práctica el p-valor, se solía contrastar el valor del estadístico de prueba con el valor teórico o de tabla que correspondía a la distribución que siguen nuestras variables; sin embargo este método no solamente ha quedado obsoleto sino que además es inexacto.
Hoy en día cuando se trata de demostrar nuestra hipótesis del investigador no hay mejor forma que la estimación del p-valor.
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Cómo citar este artículo: Seminarios de Investigación Científica [Homepage]. Arequipa: Bioestadistico Publishers; 2010. [Actualizada el 15 de octubre de 2012; Acceso ]. De José Supo. Prueba de hipótesis [1 pantalla]. Disponible en: http://seminariosdeinvestigacion.com/prueba-de-hipotesis/
Tags: Decisión, Estadístico de prueba, Nivel de significancia, P-valor, Sistema de hipótesis
Escribe tu comentario (8 Comentarios)
Julio Postigo
Genial…simplemente una explicación genial…
José Supo
Muchas gracias Julio, te invito a que te registres en el formulario de la derecha. Así podré avisarte cuando tenemos seminario en vivo y podremos conversar al micrófono.
Huamán Angulo Javier A.
El detalle de la exposición es buena y ayuda a comprender los conceptos. Sería bueno tener un taller práctico para la aplicación de lo aprendido teóricamente.
Gracias por compartir sus conocimientos.
Javier
José Supo
Muy bien Huamán ya tenemos el taller, cuando abramos un nuevo grupo te lo comunicaremos por correo electrónico.
José Eusebio Aparcana Espinoza
Gratitud infinita. La verdad sencillamente claro.
José Supo
La metodología de la investigación es sencilla José, solo hay que definir claramente cada concepto.
Luego el proyecto se arma solito.
yanela huayhua
Muy interesante, verdaderamente una exposición magistral con términos muy sencillos pero significativos para aquellos que venimos elaborando un proyecto de tesis.
Gracias
José Supo
Hola Yanela,
Que bueno que ya haya gustado la sinopsis…