| 2018 | 2019 | 2020 | |
|---|---|---|---|
| Ene. | 75 | 90 | 120 |
| Feb. | 150 | 100 | 110 |
| Mar. | 115 | 150 | 65 |
| Abr. | 93 | 130 | 140 |
| May. | 175 | 120 | 210 |
| Ventas | |
|---|---|
| Item 1 | 10 |
| Item 2 | 17 |
| Item 3 | 15 |
| 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Item 1 | 2 | 5 | 3 | 2 | 1 |
| Item 2 | 1 | 1 | 5 | 3 | 2 |
| Item 3 | 2 | 1 | 1 | 5 | 3 |
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Prueba de hipótesis
RANDY PAXTON MART�NEZ
Created on October 26, 2024
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Transcript
+ Info
H¹
H⁰
Más...
Error Tipo I (α): Ocurre cuando se rechaza la hipótesis nula (H₀) cuando en realidad es cierta. Es conocido como un "falso positivo. Error Tipo II (β): Ocurre cuando no se rechaza la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Es conocido como un "falso negativo".
Prueba de hipótesis
Definición
• Es un postulado o enunciado que se someterá bajo pruebas.• Es parte fundamental de los proyectos de investigación.
Tipos de errores
Nivel de significancia (α): Margen de error aceptado, combinado de 0,05.Estadístico de prueba: Se usa para tomar la decisión sobre H₀. P-valor: Probabilidad de obtener los datos observados si H₀ es verdadero. Región crítica: Área donde se rechaza H₀. Decisión: Rechazar o no H₀ según el p-valor y el nivel de significancia
Conceptos:
Hipótesis nula (H₀): Es como la "suposición inicial" en la que no hay un cambio o efecto. En otras palabras, se asume que "nada pasa" o que "no hay diferencia". Por ejemplo, si queremos saber si la música afecta el rendimiento académico, la hipótesis nula diría: "Escuchar música no afecta el rendimiento".
Hipótesis nula (Ho)
Hipótesis alternativa (H₁ o Hₐ): Es la idea opuesta a la hipótesis nula y sugiere que "sí hay un efecto o una diferencia". Siguiendo el ejemplo, la hipótesis alternativa diría: "Escuchar música sí afecta el rendimiento académico".
Hipótesis alternativa (H1 o Hª)
1. Formular las hipótesis:Hipótesis Nula (H0) Hipótesis Alternativa (H1) 2. Elegir el nivel de significancia (α): Usualmente 0.05 (5%). 3. Seleccionar la prueba estadística adecuada: Como la prueba t o z 4. Calcular el estadístico de prueba y el valor p: Usando datos de la muestra. 5. Tomar una decisión: Si el valor p ≤ α: Rechaza H0. Si el valor p > α: No rechaces H0. 6. Interpretar: Explica el resultado en el contexto de la información