La prueba de hipótesis en la estadística inferencial

Una hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es una proposición respecto de uno o varios parámetros.

Lo que el investigador hace por medio de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis poblacional es congruente con los datos obtenidos en la muestra.

Una hipótesis se tiene como un valor aceptable del parámetro, si es consistente con los datos. Si no lo es, se rechaza (pero los datos no se descartan).

Para comprender lo que es la prueba de hipótesis en la estadística inferencial, es necesario revisar los conceptos de:

- Distribución muestral, y

- Nivel de significancia.

Una distribución muestral es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles de determinado tamaño de una población. Las distribuciones muestrales de medias son las más conocidas.

El nivel de significancia o significación o nivel alfa es el nivel de la probabilidad de equivocarse y se fija antes de probar hipótesis inferenciales. Es decir, se obtiene una estadística en una muestra (por ejemplo, la media) y se analiza qué porcentaje de confianza se tiene en que dicha estadística se acerque al valor de la distribución muestral (que es el valor de la población o el parámetro). Se busca un alto porcentaje de certeza.

Se pueden cometer errores al probar hipótesis y realizar estadística inferencial. Nunca estaremos completamente seguros de nuestra estimación. Trabajamos con altos niveles de confianza o seguridad, pero, aunque el riesgo es mínimo, podría cometerse un error.

Los resultados posibles al probar hipótesis son:

1. Aceptar una hipótesis verdadera (decisión correcta).

2. Rechazar una hipótesis falsa (decisión correcta).

3. Aceptar una hipótesis falsa (conocido como error del Tipo II o error beta).

4. Rechazar una hipótesis verdadera (conocido como error del Tipo I o error alfa).

Ambos tipos de error son indeseables, sin embargo, puede reducirse sustancialmente la posibilidad de que se presenten mediante:

1. Muestras probabilísticas representativas.

2. Inspección cuidadosa de los datos.

3. Selección de las pruebas estadísticas apropiadas.

4. Mayor conocimiento de la población.

Hay dos tipos de análisis estadísticos que pueden realizarse para probar hipótesis:

1. Los paramétricos.

2. Los no paramétricos.

Cada tipo posee sus características y presuposiciones que lo sustentan; la elección de qué clase de análisis efectuar depende de los supuestos.

De igual forma, cabe destacar que en una misma investigación es posible llevar a cabo análisis paramétricos para algunas hipótesis y variables, y análisis no paramétricos para otras.

Asimismo, los análisis a realizar dependen del planteamiento, tipo de hipótesis y el nivel de medición de las variables que las conforman.

Temas relacionados:

Análisis estadístico inferencial en una investigación

Análisis paramétricos para la prueba de hipótesis

Análisis no paramétricos para la prueba de hipótesis

  

Fuente:

HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto; FERNANDEZ COLLADO, Carlos y  BAPTISTA LUCIO, María. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN (6ta edición). McGraw-Hill / Interamericana Editores S.A. México, 2014.  Pág. 299 – 304.