Y llegamos al tema 10!!!!

Buenos días!! Ya estoy aquí de nuevo y hoy vamos a ver el tema 10 y este se llama: "Estimación y/o significación estadística. Distribuciones muestrales para medias y datos continuos. Distribuciones muestrales para proporciones y datos categóricos".

• Significación estadística 
• Una de las dos formas de inferencia estadística (la otra es la estimación puntual y/o por intervalos) 
• Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico 
• Se parte de la hipótesis nula, frente a la hipótesis alternativa 
• Permite calcular el nivel de significación 
• Nos permite tomar decisiones, cuantificando el error
• Hipótesis estadística
• Hipótesis nula (H0 ): contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan 
• Hipótesis alternativa (H1 ): contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan

                      

• Contrastes de hipótesis 
• Para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los tests o contrastes de hipótesis 
• Con los intervalos nos hacemos una idea de un parámetro de una población dando un par de números entre los que confiamos que esté el valor desconocido 
• Con los contrastes (tests) de hipótesis la estrategia es la siguiente: 
• Establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro 
• Realizamos la recogida de datos 
• Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos
• Son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos 
• Sean cuales sean los deseos de los investigadores, el test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula (la que establece igualdad entre los grupos a comparar, o lo que es lo mismo, la no que no establece relación entre las variables de estudio) 
• Se utiliza la prueba estadística correspondiente y se mide la probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula, asociada al valor de p 
• Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:
• p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla) 
• p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis la hipótesis alternativa.
• Errores de hipótesis 
• Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error, al que llamamos α 
• El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula 
• El error α más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p 
• Habitualmente rechazamos H0 para un nivel α máximo del 5% (p<0,05) 
• Es lo que llamamos “significación estadística”
• Método contraste de hipótesis
• Paso 1 → Expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística:
• H0: "No hay diferencia"
• H1: " Hay diferencia"
• Paso 2 → Decidir sobre la prueba estadística adecuada. ¿Cómo? → Según la población y el tipo de variables.

                                       

• Paso 3 → Seleccionar el grado de significación para la prueba estadística.
• Grado de significación = alfa = probabilidad de rechazo de manera incorrecta H0 cuando sea cierta (normalmente 0,05; 0,01; 0,001).
• Paso 4 → Realizar los cálculos y exponer conclusiones.

Y bueno hasta aquí el tema 10, que nos servirá para realizar algunos ejercicios.

Enseguida tendremos por aquí la publicación con el seminario 4 enfemeris!!!!

Mawi  

"Si puedes soñarlo, puedes hacerlo"