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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PUEBLA Organismo público Descentralizado del Gobierno del Estado

CARRERA DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN

MATERIA:

Estadística Aplicada TEMA:

Hipótesis alternativa

PROFESOR:

Yrut López Rodríguez

Alumno(a):

CRISTINA RODRÍGUEZ ROMERO


La hipótesis alternativa es igualmente una afirmación acerca de la población de origen. Muchas veces, aunque no siempre, consiste simplemente en negar la afirmación de H0. La hipótesis alternativa se designa con el símbolo H1.

La hipótesis alternativa, representada por <m>H_1</m>, es la afirmación contradictoria a <m>H_o</m>, y ésta es la hipótesis del investigador. La hipótesis nula se rechaza en favor de la hipótesis alternativa, sólo si la evidencia muestral sugiere que Ho es falsa. Si la muestra no contradice decididamente a Ho, se continúa creyendo en la validez de la hipótesis nula. Entonces, las dos conclusiones posibles de un análisis por prueba de hipótesis son rechazar <m>H_o</m> o no rechazar <m>H_o</m>. De momento trataremos el caso más sencillo, en el cual las dos hipótesis se refieren a un único valor del parámetro. En esta situación general, las hipótesis se refieren a un parámetro θ (theta). La formulación es: H0: θ = θ0 H1: θ = θ1 Cómo incorporar una hipótesis nula y una alternativa?

La investigación científica implica la evaluación de una idea. Los proyectos de investigación se organizan formalmente para que otros investigadores puedan evaluar y reproducir o copiar la investigación. La duplicación de pruebas por diferentes científicos aumenta la probabilidad de que los resultados sean exactos. El uso los términos acordados, como la hipótesis, la hipótesis nula y la hipótesis alternativa, ayuda para que los lectores y otros científicos sigan tus argumentos para evaluar mejor tu estudio.

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Identifica tu hipótesis. Esta es la idea que deseas probar. Por ejemplo, si estás estudiando los efectos del frío sobre el crecimiento del moho, la hipótesis podría ser que el frío ralentiza el crecimiento del moho.

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Determina las dos cosas que estás comparando con tu hipótesis. En este caso, estás comparando el frío con el crecimiento del moho. Para que tu hipótesis sea válida, debe ser capaz de definir y medir las dos cosas que se comparan. Debes cuantificar las ideas como "frío" y "crecimiento" para que otros puedan evaluar objetivamente tu trabajo.

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Incorpora la hipótesis nula en el perfil del proyecto. La hipótesis nula dice que no existe, o es "nula", la relación entre las dos cosas que estás comparando. En este caso, el frío no tendría ningún efecto sobre el crecimiento de moho. Ésta es la base para la comparación. Cualquier relación que observes se compara con la hipótesis nula utilizando una fórmula estándar de evaluación de significación estadística.

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Indica tu hipótesis alternativa. Esto es lo que estás tratando de probar. Es la alternativa a la hipótesis nula. Para el estudio del ejemplo, la hipótesis alternativa sería que el frío ralentiza el crecimiento de moho. En un estudio real, las pruebas estadísticas se utilizan para determinar si el efecto observado del frío en el moho se desaceleró hacia abajo lo suficiente como para ser considerada científicamente importante.

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Escribe un párrafo de introducción a tu estudio indicando tanto las hipótesis nula como la alternativa. Incluye la información preliminar que justifique el proyecto, lo que diga lo que esperas ver y cómo vas a estudiarlo.

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Repite tanto la hipótesis nula como la alternativa en la sección de resultados y en tu conclusión. Por ejemplo, la sección de resultados podría indicar que comparaste rebanadas de pan dejadas a temperatura ambiente con las que se mantuvieron en el refrigerador a 38 grados Fahrenheit (3 grados Celsius) durante cinco días. La que se mantuvo a temperatura ambiente desarrolló una cantidad X de moho, mientras que la que se quedó en el refrigerador desarrolló una cantidad Y. El análisis estadístico puede indicar que los resultados fueron lo suficientemente fuertes como para rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa de que el frío ralentiza el crecimiento del moho.

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Concluye con una declaración de la hipótesis alternativa si fue aceptada o con hipótesis nula si el estudio no apoya la alternativa, y una declaración de los usos recomendados para la información. Ten cuidado cuando redactes tu conclusión para evitar hacer falsas suposiciones sobre las que otros puedan actuar. Si no tienes los datos para rechazar la hipótesis nula, esto no significa que la hipótesis alternativa es falsa. Sólo significa que el estudio no la demostró. Por el contrario, el rechazo de la hipótesis nula no prueba la alternativa, ya que eso sólo muestra una asociación interesante digna de estudio. Ejemplo Un sociólogo ha pronosticado, que en una determinada ciudad, el nivel de abstención en las próximas elecciones será del 40% como mínimo. Se elige al azar una muestra aleatoria de 200 individuos, con derecho a voto, 75 de los c u a l e s e s t a r í a n d i s p u e s t o s a v o t a r. D e t e r m i n a r c o n u n n i v e l d e s i g n i f i c a c i ó n d e l 1%, si se puede admitir el pronóstico. 1. Enunciamos las hipótesis nula y alternativa: H0 : μ ≥ 0.40

La abstención será como mínimo del 40%.


H1 : μ < 0.40

La abstención será como máximo del 40%;

2. Zona de aceptación Para α = 0.01, le corresponde un valor crítico: zα = 2.33. Determinamos el intervalo de confianza para la media:

3 . Ve r i f i c a c i ó n .

4.Decisión A c e p t a m o s l a h i p ó t e s i s n u l a H 0 . P o d e m o s a f i r m a r, c o n u n n i v e l d e s i g n i f i c a c i ó n del 1%, que la La abstención será como mínimo del 40%. Caso 2 La hipótesis nula es del tipo H0: μ ≤ k (o bien H0: p ≤ k). La hipótesis alternativa, por tanto, es del tipo H1: μ > k (o bien H1: p > k).


El nivel de significaci贸n 伪 se concentra en la otra parte o cola.

Hipotesis alternatica  
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