TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA 

SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA 

·         Es una de las dos formas que tenemos de hacer inferencia (la otra es la estimación puntual y/o por intervalos)

·         Nos 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. Si la significación es alta podré rechazar la hipótesis nula y viceversa.

·         Nos permite tomar decisiones cuantificando el error.

      HIPÓTESIS ESTADÍSTICA

      Es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones.

      Siempre son proposiciones poblacionales, no muestrales.

      Para ello, se construye un modelo teórico en el que se formula una hipótesis:

·        -Hipótesis nula: contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan. Las dos proporciones son iguales.

·        -Hipótesis alternativa: contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan. Las proporciones son diferentes.

      CONTRASTE 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 test o contrastes de hipótesis.

Los test de hipótesis son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

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 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:

·      - El valor de p >0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla). Si tenemos p=0,07 aceptamos la hipótesis nula.

   - P<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis alternativa. Rechazamos la nula y aceptamos la alternativa.

      MÉTODO DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Hay varios pasos:

   1º. Expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística,

a                  -     H0: No hay diferencia

b                  -     H1: Hay diferencia

   2º. Decidimos la prueba estadística adecuada según las características de la población y el tipo de variables que entren en la hipótesis.

Como métodos paramétricos con variables cuantitativas tenemos:

·                    -  T-student

·                    -  Anova

·               - Fisher: para variables cualitativas, lo ponemos como paramétrico porque contrasta hipótesis en poblaciones pequeñas como n=50

·                   - Pearson

Como métodos no paramétricos tenemos:

·                   -  U-Mann Whitney

·                   -  K-WRealizar los cálculos y exponer conclusiones

·                   - Tablas de contingencia.