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Las-Pruebas-de-Hipotesis-de-Una-Muestra.pptx

Pérez Cravioto Ricardo

Created on November 24, 2024

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Las Pruebas de Hipótesis de Una Muestra

Bienvenidos a esta presentación que explorará las pruebas de hipótesis de una muestra. Aprenderemos los conceptos clave, los pasos para realizar estas pruebas y varios ejemplos prácticos. Juntos, descubriremos cómo estas herramientas estadísticas pueden ayudarnos a tomar decisiones informadas.

por Pérez Cravioto Ricardo

¿Qué son las Pruebas de Hipótesis?

Definición

Objetivo

Las pruebas de hipótesis son un método estadístico para evaluar si una afirmación sobre un parámetro de población es plausible o no.

Determinar si hay suficiente evidencia muestral para respaldar o rechazar una hipótesis planteada sobre la población.

Aplicaciones

Importancia

Se utilizan en una amplia gama de campos, desde la investigación científica hasta la toma de decisiones empresariales.

Permiten inferir conclusiones sobre una población a partir de los datos de una muestra.

Pasos para Realizar una Prueba de Hipótesis

1. Plantear la Hipótesis

2. Seleccionar el Estadístico de Prueba

3. Establecer el Nivel de Significancia

4. Calcular el Valor p

Comparar el valor p obtenido con el nivel de significancia para tomar la decisión.

Definir la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1).

Elegir la prueba estadística adecuada según el tipo de variable y la distribución muestral.

Determinar el valor crítico para aceptar o rechazar la hipótesis nula.

Distribución Muestral de la Media

Teorema del Límite Central

La distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal a medida que el tamaño de la muestra aumenta.

Error Estándar

La desviación estándar de la distribución muestral de la media es el error estándar, que depende del tamaño de la muestra.

Estandarización

La media y el error estándar permiten estandarizar la variable aleatoria y aplicar pruebas de hipótesis.

Nivel de Significancia y Valor p

Nivel de Significancia (α)

Valor p

Es la probabilidad máxima aceptable de cometer un error tipo I (rechazar H0 siendo verdadera).

Es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba al menos tan extremo como el observado, suponiendo que H0 es verdadera.

Toma de Decisión

Interpretación

Si el valor p es menor que el nivel de significancia, se rechaza H0. De lo contrario, no se puede rechazar H0.

El valor p indica la fuerza de la evidencia en contra de H0. Cuanto menor sea, más fuerte es la evidencia.

Tipos de Errores en las Pruebas de Hipótesis

Error Tipo I

Rechazar H0 cuando es verdadera.

Error Tipo II

No rechazar H0 cuando es falsa.

Potencia

Probabilidad de rechazar H0 cuando es falsa.

Ejemplos Prácticos

50

10

Promedio de Ingresos

Desviación Estándar

120

0.05

Tamaño de Muestra

Nivel de Significancia

Utilizando estos datos, podemos realizar una prueba de hipótesis para determinar si el ingreso promedio de la población es diferente a $50,000.

Conclusiones y Recomendaciones

Conclusiones Clave

Aplicaciones Versátiles

Las pruebas de hipótesis son una herramienta fundamental para la toma de decisiones informadas a partir de datos muestrales.

Pueden aplicarse en diversos campos, desde la investigación científica hasta la gestión empresarial.

Desarrollo de Competencias

Recomendaciones

Continuar aprendiendo y practicando las pruebas de hipótesis para tomar mejores decisiones basadas en evidencia.

Es importante desarrollar habilidades en el uso e interpretación de estas pruebas estadísticas.