U7: Introducción a la estadística inferencial y prueba de hipótesis Flashcards
¿Qué es la estadística?
Es la disciplina que se encarga de la recolección y organización de datos, facilitando su análisis e interpretación.
¿Cómo se divide la estadística?
Descriptiva e inferencial
¿Para qué nos sirve la estadística descriptiva?
Permite organizar, presentar y sintetizar la información describiendo las características de los sujetos.
¿Para qué nos sirve la estadística inferencial?
Permite establecer conclusiones referidas a poblaciones a partir de los resultados obtenidos en muestras.
¿Cómo se puede lograr la inferencia estadística?
A partir de las pruebas de hipótesis y de estimación puntual/intervalos.
Tipos de hipótesis
Estadística y de investigación
¿Qué es la hipótesis de investigación?
Suposición que motiva el estudio sustentada en experiencia y conocimiento existente.
Tipos de hipótesis de investigación
Descriptivas, de correlación, diferenciales y de causalidad.
¿Qué es la hipótesis estadística?
Es la proposición sobre los parámetros de una o más poblaciones.
Tipos de hipótesis estadística
Hipótesis nula e hipótesis alternativa
¿Qué establece la hipótesis nula?
Que hay igualdad en la comparación de 2 muestras (M1=M2)
Tipo de hipótesis que el investigador pretende rechazar
Hipótesis nula
¿Qué establece la hipótesis alternativa?
Que existe una diferencia en la comparación de 2 muestras (M1 ≠ M2)
Tipo de hipótesis que representa la conclusión que el investigador quiere afirmar tras su estudio.
Hipótesis alternativa
¿Qué es la zona de rechazo?
Es una región en la que se encuentran los valores que tienen menos probabilidad de ocurrir si la H0 es verdadera.
¿En qué consiste la regla de decisión de la zona de rechazo?
La H0 se rechazara a favor de la H1, cuando H0 se encuentre en la zona de rechazo.
Error tipo I o alfa
Se rechaza la H0 verdadera.
Error tipo II o beta
Se acepta la H0 falsa.
¿Cuál es el error más grave?
El tipo 1 o alfa, el cual rechaza la H0 verdadera.
¿Qué es un intervalo de confianza?
Es un rango de dos valores numéricos dentro del que se pretende encontrar el parámetro de interés.
Interpretación de un intervalo de confianza del 95%
Si se repitiera el estudio 100 veces, en 95 de ellas el parámetro de interés quedaría incluido entre los límites establecidos por el intervalo calculado.
¿Qué representa el valor de p?
La probabilidad de cometer el error tipo 1 o alfa.
Si p<0.05, ¿se rechaza la hipótesis nula?
Si, se rechaza H0
Si p >0.05, ¿se rechaza la hipótesis nula?
No, no se rechaza la H0
¿Qué representa la significancia estadística?
La estimación de probabilidades de cometer errores (α, β) ante la decisión de rechazar o no la hipótesis nula.
¿Qué es el poder estadístico de la prueba? (1-β)
Es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando existe una diferencia en la población.
¿Qué permite identificar el poder estadístico de la prueba (1-β)?
La magnitud.
¿Qué es el nivel de significancia estadístico (1-α)?
Es la probabilidad de aceptar la H0 cuando es verdadera (95%).
¿Qué representa el nivel de significancia estadístico?
El nivel de confianza de la muestra.
La H0 es cierta y concluimos que la prueba es estadísticamente significativa.
Se comete un error tipo I
La H0 es falsa y concluimos que la prueba es estadísticamente significativa.
Conclusión correcta
La H0 es cierta y concluimos que la prueba NO es estadísticamente significativa.
Conclusión correcta
La H0 es falsa y concluimos que la prueba NO es estadísticamente significativa.
Se comete un error tipo II
Decidimos aceptar la H0 cuando es verdadera
No hay error, es nivel de significancia (1-α)
Decidimos aceptar la H0 cuando es falsa
Error tipo II o β
Decidimos rechazar la H0 cuando es verdadera
Error tipo 1 o α
Decidimos rechazar la H0 cuando es falsa
No hay error, es poder estadístico (1-β)
¿Qué es una muestra (n)?
Parte del conjunto de la población
¿Cómo debe elegirse una muestra representativa?
- Selección aleatoria
- Todos con probabilidad conocida de selección
- Cada persona elegida de modo independiente de las demás
Muestreo probabilístico
Aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados
Muestreo no probabilístico
Por conveniencia
Variable cuantitativa continua
Puede tomar cualquier valor (talla)
Variable cuantitativa discreta
Utiliza solo números enteros (# hijos)
Variable cualitativa ordinal
Permite dar orden a la característica en estudio (escolaridad)
Variable cualitativa nominal
Dicotómica (si/no, sexo)
