Contrastes de hipótesis

El presente ensayo trata de aclarar algunos conceptos utili- zados habitualmente en el campo de investigación de la sa- lud pública, que en numerosas situaciones son interpretados de manera incorrecta. Entre ellos encontramos la estima- ción puntual, los intervalos de confianza, y los contrastes de hipótesis. Estableciendo un paralelismo entre estos tres conceptos, podemos observar cuáles son sus diferencias más importantes a la hora de ser interpretados, tanto des- de el punto de vista del enfoque clásico como desde la óp- tica bayesiana. El texto completo en inglés de este artículo está disponible en: http://www.insp.mx/salud/index.html Palabras clave: estimación puntual; prueba de hipótesis; in- tervalo de confianza; inferencia clásica; inferencia bayesiana

3. En un estudio realizado para determinar el estado de salud de una comunidad se entrevistó a 82 personas, preguntándoles acerca de su actividad física habitual. De las [r]

Resumiendo, el problema consiste en decidir si se rechaza o no la hipótesis nula a partir de los datos proporcionados por una muestra. Al igual que en la construcción de intervalos de confianza se busca un buen estimador del parámetro (que resuma la información proporcionada por la muestra) y se construye un test o prueba basado en dicho estimador de forma que si el valor del estimador cumple una cierta condición se rechaza la hipótesis nula y si no la verifica se acepta. Esta condición se expresa por medio de un cierto subconjunto de posibles valores para el estimador llamado región crítica. Si el estimador toma un valor perteneciente a esta región crítica se rechaza H 0 y en caso contrario, se acepta.

Se desea contrastar si un nuevo proceso de fabricaci´ on no aumenta dicho peso medio. Para ello, se eligen al azar 25 envases fabricados por la nueva t´ ecnica y se encuentra que la medi[r]

Podemos cometer error de tipo I No rechazar una hipótesis no prueba que sea cierta. Podemos cometer error de tipo[r]

a) Hay personal del hospital que defiende que la campaña no ha mejorado la situación. Plantee un test para contrastar esta hipótesis frente a que sí la mejoró. Si se concluye que la situación no ha mejorado y realmente sí lo hizo, ¿cómo se llama el error cometido?

Como el e.c. x = 8 . 5 ∉ R A ≈ ( 8 . 9033 , + ∞ ) ⇒ Se rechaza H 0 y se acepta H 1 ⇒ Estos datos son suficientes para afirmar, a este nivel de significación α = 0 . 05 , que el tiempo medio de espera en dicho semáforo es ahora menor de 10 minutos. Entonces, la hipótesis mantenida por las autoridades municipales es correcta, y la medida de habilitar una vía de acceso auxiliar ha descongestionado el tráfico en la entrada de dicha ciudad.

31. (2016-M4-B-4) (2.5 puntos) La proporción de nacimientos que ocurren con luna llena en los hospitales de una ciudad se consideraba no inferior a 0.45, pero un estudio afirma que en la actualidad esta proporción ha descendido. Para contrastar esta hipótesis se han elegido al azar, en estos hospitales, a 200 recién nacidos, de los cuales 70 nacieron con luna llena. Decida mediante un contraste de hipótesis, con H 0 : p ≥ 0 . 45 , si la afirmación del estudio es correcta con un nivel de significación del 1%, indicando la región de rechazo.

Ejemplo 1: Podemos suponer que las bombillas que fabrica una determinada empresa sigue una distribución normal cuya media es mayor a 1800 horas y de varianza 30 horas, y pretendemos realizar alguna investigación para saber si esta hipótesis sobre la media de la población normal ( 1800 horas) es verdadera o falsa, es decir, podemos tomar la decisión de aceptar o rechazar dicha hipótesis estadística.

Para el análisis estadístico, los datos fueron tabulados en el programa Microsoft Excel, extraídos y trasladados al programa SPSS, versión 25.0. Se presentaron estadísticos descriptivos de escala y la validez de los resultados que se confirmaron con la prueba de esfericidad de Bartlett y la prueba Kaiser­Meyer­Olkin (KMO). Se determinó la fiabilidad del cuestionario por alfa de Cronbach y se identificó la correlación con el coeficiente de tau-b de Kendall entre las variables del estudio. Luego, se realizó el análisis de varianza (Anova) para contrastar la hipótesis H1: relación entre las cinco dimensiones del Servqual y el grado de satisfacción de los pacientes atendidos. Finalmente, se realizaron cinco ecuaciones de regresión diferentes para los contrastes de hipótesis: H2, relación entre la dimensión fiabilidad y el grado de satisfacción de los pacientes atendidos; H3, relación entre la dimensión capacidad de respuesta y el grado de satisfacción de los pacientes atendidos; H4, relación entre la dimensión seguridad y el grado de satisfacción de los pacientes atendidos; H5, relación entre la dimensión empatía y el grado de satisfacción de los pacientes atendidos; H6, relación entre la dimensión aspectos tangibles y el grado de satisfacción de los pacientes atendidos.

En este apartado vamos a tratar cómo estimar un modelo de regresión por mínimos cuadrados ordinarios, así como la creación de variables ficticias, cómo realizar contrastes de hipótesis y diferentes formas de predicción usando el modelo. Además, veremos algunos procedimientos para detectar si se cumplen o no algunas hipótesis clásicas (casos de normalidad, homocedasticidad, incorrelación entre perturbaciones y regresores exógenos).

6.4 Los intervalos de confianza. Elementos necesarios en su construcción. 6.5 Intervalos de confianza para los parámetros de poblaciones normales. 6.6 Tablas de intervalos de confianza para parámetros de poblaciones normales. TEMA 7. INFERENCIA ESTADÍSTICA. CONTRASTES DE HIPÓTESIS 7.1 Conceptos básicos en los contrastes de hipótesis.

3. Determinar las regiones de aceptación y rechazo para contrastes de hipótesis unilaterales y bilaterales asociados a medias de una población normal con varianza conocida, para tamaño de muestra y nivel de confianza prefijados y saber interpretar los resultados que se obtengan para una muestra concreta.

Contrastes de hipótesis para una población Módulo 3 Inferencia de información para dos o más poblaciones Blanca de la Fuente y Ángel A.. Contrastes de hipótesis para dos poblaciones 2.[r]

Desarrollar contrastes de hipótesis en más de dos poblaciones, utilizando estructuras Diseño Experimental de Bloques Aleatorizados para eliminar efectos de una variable no deseada con [r]

En base a los contrastes de hipótesis, el aporte central del presente trabajo de investigación está en que los efectos de la Gentamicina y del Perio Aid como irrigantes intrasurcales son estadísticamente diferentes en el restablecimiento del color gingival a los 21 días en pacientes intervenidos de curetaje de bolsa, más no en la normalización de la textura superficial, consistencia, tamaño, posición gingival aparente, posición gingival real y remisión del sangrado al sondaje crevicular en que hubo diferencia matemática, incluso en favor de la Gentamicina, pero esta diferencia no fue estadísticamente significativa.

lisis de variable compleja tiene un papel importante. La finalidad principal fue, en principio, tener conocimiento del comportamiento de los números primos. La función zeta de Riemann es básica para entender la distribución de estos números, pero un resultado muy preciso relativo a la posición de los ceros de esta función falta aún por demostrar: la hipótesis de Riemann. Probarla implica- ría disponer de leyes asintóticas mucho más precisas en

Cuando se informa sobre el resultado de una prueba de hip´ otesis, expresar solamente que se rechaza o no la hip´ otesis nula con un determinado nivel de confianza no reporta qu´ e tan c[r]

En este apartado se va a determinar un nuevo estadístico equivalente al anterior y que, por tanto, resolverá el mismo contraste de hipótesis, pero con distinta distribución de probabilidad bajo la hipótesis nula. Lo característico de este nuevo estadístico es su relación con el coeficiente de determinación, que es una medida de la bondad del ajuste del modelo. El estadístico se obtiene elevando al cuadrado t(b 2 ) y se va a representar

Comprende el análisis de la hipótesis y el estudio de las consecuencias que de esta se desprenden. En esta fase el investigador reflexiona sobre las variables que va a considerar y trata de establecer si su hipótesis es admisible. Primero, ha de indagar sobre cuales son las variables que se consideran pertinentes. Luego, intenta establecer los posibles enlaces de esas variables y los cambios de éstas, cuyos cumplimientos espera encontrar en los procesos o, en caso dado en sus representaciones abstractas. En segundo lugar ha de determinar si de la hipótesis o de su negación se puede obtener como conclusión un absurdo manifiesto (absurdo, aquello que viola las leyes lógicas).