Prueba Estadística

Todas las pruebas de hipótesis comparten la misma terminología y estructura básica:

1. Hipótesis nula es una afirmación acerca de lo que usted le gustaría probar. La hipótesis nula puede ser formulada mediante la afirmación que un parámetro de la población, o una combinación de los parámetros de población, tiene un cierto valor. Por ejemplo, para probar la media de una población dada que es igual a $\mu_o$, Nosotros formulamos la hipótesis de la siguiente manera: $$H_o: \mu = \mu_o$$
2. Hipótesis alternativa es una afirmación de contraste acerca de una población que puede ser probada en contra de la hipótesis nula. Para nuestro ejemplo anterior, construimos las siguientes alternativas:
   1. $H_1: \mu \gt \mu_o -$ el promedio de la población es mayor que $\mu_o$ (prueba al extremo derecho)
   2. $H_1: \mu \lt \mu_o -$ el promedio de la población es menor que $\mu_o$ (prueba al extremo derecho)
   3. $H_1: \mu \neq \mu_o -$ el promedio de la población es diferente de $\mu_o$ (prueba bilateral)
3. El valor p de una prueba es la probabilidad, bajo la hipótesis nula, de obtener un valor de la estadística prueba estadística como extremo o más extremo que el valor calculado a partir de la muestra.
4. El Nivel significativo de una prueba es un umbral de probabilidad $\alpha$ acordado antes de que se lleve a cabo la prueba. Un valor típico de α es 5%. Si el valor p de la prueba es menor que $\alpha$, la prueba rechaza la hipótesis nula. Sil el valor p es mayor que $\alpha$, no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula.Tenga en cuenta que la falta de evidencia para rechazar la hipótesis nula no es una prueba para la aceptación de la hipótesis nula. También tenga en cuenta que la "significancia" sustancial de una alternativa no puede deducirse a partir de la significación estadística de una prueba.
5. Los resultados de las pruebas de hipótesis a menudo son comunicados con un intervalo de confianza. Un intervalo de confianza es un rango estimado de valores con una probabilidad especificada que contine el verdadero valor de la población de un parámetro. Los límites superiores e inferiores de los intervalos de confianza se calcularon a partir de la estimación de la muestra del parámetro y lo conocido (o asumido) distribución muestral del estimador.