Tema 10. Hipótesis estadísticas. Test de hipótesis.

Para controlar los errores aleatorios también contamos con los test o contraste de hipótesis a parte del cálculo de intervalos de confianza. Con esto se establece una hipótesis cera del valor del parámetro, se realiza la recogida de datos y se analiza los cohortes entre hipótesis-datos, pudiendo cuantificar su compatibilidad. Siempre acaban por lo tanto contrastando la hipótesis nula (H0). Como se puede ver en la imagen de abajo hay muchos tipos de análisis estadísticos.

Según el tipo de variables implicadas en el estudio (cuantitativa o cualitativa), hay varios tipos de análisis estadísticos entre los que he queridos destacar 3:

•  Test de Student = Cuantitativas - cualitativas
•  Shi² = cualitativo- cualitativo
• Regresión lineal = cuantitativo - cuantitativo

En cuanto a los test de hipótesis miden los errores de la probabilidad de error que cometo s rechazo la hipótesis nula. Con una misma muestra se puede aceptar o rechazar la hipótesis nula. Todo depende del error alfa o de tipo 1, el cual es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.

         - Si la H0 es cierta y la estamos rechazando estaríamos cometiendo un error alfa o de tipo 1, mientras que si la estamos aceptando no hay error.
         - Si la H0 es falsa y la estamos rechazando no estaríamos cometiendo error pero si la estamos aceptando se está cometiendo un error beta o de tipo 2.

En la hipótesis de shi² lo que se hace es suponer que la hipótesis es cierta y se estudia como es de probable que siendo iguales los dos grupos se obtengan resultados diferentes.

Pasos
1. Calcular los valores esperados obteniendo los datos jugando con las columnas y las filas (se especificará con un vídeo)
2. Calcular shi² mediante la fórmula : x² = z (o-e)² = (valor observado - valor esperado)² / valor esperado
3. Calcular el grado de libertad, : (fila - 1) . (columna - 1)
4. Irse a la tabla de shi² y relacionar el grado de libertad obtenido con el % de error asumido, si no te dice nada el ejercicio, el error asumido es del 5% es decir, 0,05.
5. Lectura de los resultados:
               - shi² > valor tabla =>  RECHAZA H0  => Si relación entre las variables
               - shi² < valor tabla =>   ACEPTA H0  =>  No relación entre las variables

Adjunto a continuación tras esta breve explicación el vídeo de apoyo sobre este tema.

 

CONCLUSIÓN. Una vez que se ha llevado a la realización de las medidas de asociación para contrastar con mayor certeza si una hipótesis se acepta o se rechaza se realiza una serie de test de hipótesis. Entre ellos nos encontramos la shi2 cuando son variables cualitativas, la regresión lineal cuando son variables cuantitativas y la test de student cuando las variable son cuantitativa y cualitativa.