Hipotesis Flashcards
¿Qué es un AB Test y para qué se utiliza?
Corresponde a realizar dos versiones de una variable (página web, producto, etc.) para determinar cuál de ellas es más efectiva en alcanzar un objetivo determinado.
¿Por qué es importante el método de bootstrap en estadística?
Permite generar muchas muestras hipotéticas que teóricamente representan cómo se distribuyen nuestros datos, permitiendo calcular la distribución de estas y visualizar la variabilidad e incertidumbre que rodea nuestra estimación inicial.
¿Qué es un Z-Score?
Medida que describe la posición de un dato específico respecto al promedio de un conjunto de datos, expresado en términos de desviaciones estándar.
¿Qué es un P-Value y qué indica en un test estadístico?
Mide la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados durante una prueba, asumiendo que la hipótesis nula es cierta. Un P-Value bajo indica que es poco probable obtener los resultados observados bajo la hipótesis nula.
¿Por qué es crucial el tamaño de la muestra en las pruebas de hipótesis?
Un tamaño de muestra adecuado es crucial para minimizar el error de muestreo, aumentar el poder estadístico, y asegurar que la distribución de la media muestral se aproxime a una distribución normal.
¿Qué implica la significancia estadística en el contexto de un test estadístico?
Indica si los resultados obtenidos son lo suficientemente fuertes como para rechazar la hipótesis nula. Comúnmente se utiliza un nivel de significancia ($\alpha$) de 0.05 para determinar si los resultados son estadísticamente significativos.
¿ Como se llama el equivalente no paramétrico de ANOVA ?
Se llama test de Kruskal-Wallis. Compara tres o más grupos independientes. Evalúa si al menos un grupo difiere significativamente de los demás en términos de mediana.
¿Cómo definirías la hipótesis nula y la hipótesis alternativa en un contexto de testing de hipótesis?
La hipótesis nula (H0) es una afirmación que indica que no hay efecto o no existe diferencia significativa entre grupos o variables. La hipótesis alternativa (H1) es lo contrario de la hipótesis nula y sugiere que existe un efecto o una diferencia.
¿Qué son los errores Tipo I y Tipo II en el testing de hipótesis?
Un error Tipo I ocurre cuando la hipótesis nula es verdadera pero es incorrectamente rechazada (falso positivo). Un error Tipo II ocurre cuando la hipótesis nula es falsa pero no se rechaza (falso negativo).
término “positivo” no se refiere a algo bueno o deseable, sino a la acción de rechazar la hipótesis nula
¿Cuándo usarías un test t y qué tipos de test t conoces?
Usaría un test t para comparar las medias de dos grupos cuando los datos son aproximadamente normales.
Los tipos incluyen:
t-test de una muestra
t-test de dos muestras independientes
t-test pareado.
¿Qué representa un intervalo de confianza del 95% en un contexto estadístico?
Un intervalo de confianza del 95% significa que si repitiéramos el experimento muchas veces, el verdadero parámetro poblacional estaría dentro de ese intervalo el 95% de las veces, asumiendo que la muestra es representativa.
¿Qué es ANOVA y cuándo se utilizaría en lugar de un t-test?
ANOVA (Análisis de Varianza) se usa para comparar las medias de tres o más grupos para determinar si al menos una de las medias es significativamente diferente de las otras. Se utiliza en lugar de múltiples t-tests para evitar el aumento del error tipo I.
¿Qué es el método de bootstrap y por qué es útil en estadística?
El bootstrap es un método de remuestreo utilizado para estimar la distribución de un estadístico de muestra. Es útil porque no requiere suposiciones estrictas sobre la forma de la distribución de los datos y puede proporcionar estimaciones de error y confianza más robustas.
Nombra algunos tests paramétricos comunes y sus equivalentes no paramétricos.
T-test de una muestra / Test de Wilcoxon de una muestra
T-test de dos muestras independientes / Test de Mann-Whitney U
T-test de muestras pareadas / Test de Wilcoxon Signed-Rank
ANOVA (Análisis de Varianza) / Test de Kruskal-Wallis
ANOVA de medidas repetidas / Test de Friedman
Test Chi-cuadrado (para independencia o bondad de ajuste) / Test exacto de Fisher (para tablas de contingencia pequeñas)
¿Que es el T-test ?
El T-test es un método estadístico que se utiliza para comparar las medias de dos grupos, ya sean independientes o relacionados. Esto nos permite evaluar si las diferencias observadas entre los grupos son estadísticamente significativas, lo cual es crucial para investigaciones científicas y análisis de datos en diversos campos.
