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Hipótesis alternativa Las hipótesis estadísticas son premisas sobre el parámetro θ de una población tal como la media ( θ = μ), mediana, proporción (θ = p) o varianza (θ = σ2) poblacionales. La premisa de la cual se parte sobre el valor del parámetro o parámetros de la población se conoce como la hipótesis nula. Se le llama nula pues la misma generalmente indica, por ejemplo, que la media poblacional es cero, que no hay diferencia entre grupos en la población, o que el tratamiento no es efectivo. La hipótesis nula se denota usualmente en símbolos por H 0. El cero es un recordatorio que se parte de la premisa de que el efecto es nulo o que las diferencias entre los grupos es cero.

Al hacer investigaciones es usual pensar en una hipótesis de investigación, tal como: demostrar que el medicamento es efectivo; demostrar que hay una diferencia promedio significativa en la ejecución en una prueba entre individuos que durmieron toda la noche e individuos que no durmieron, o que unas plantas tratadas con hormonas crecen en promedio más que las plantas en el grupo control. Esta hipótesis, lo que el investigador desea demostrar sobre la población, se conoce como la hipótesis alternativa y se denota por Ha. H0: premisa de la cual se parte sobre los parámetros poblacionales. La hipótesis nula generalmente tiene la forma H 0: = 0, donde 0 es un número que denota un valor particular del parámetro θ. Ejemplos de hipótesis nulas son: H0: p = 0.75, H0: μ = 3.50, H0: σ2 = 4.6, H0: px = py. Ha: aseveración que se desea demostrar sobre los parámetros de la población. La hipótesis alternativa generalmente tiene una de las formas H a: > 0, Ha: < 0 o Ha: ≠ 0, dependiendo de lo que el investigador desea demostrar. Ejemplos de hipótesis alternativas son: Ha: p > 0.5, Ha: σ2 < 6 o Ha: μ ≠ μ0. Lo que el investigador desea demostrar es parte de la hipótesis alternativa y no de la nula por varias razones. Una razón es que partir de una premisa contraria a lo que deseamos demostrar, y luego encontrar evidencia concreta que nos lleve a


rechazarla es un argumento más contundente que presumir que lo queremos demostrar es cierto, para luego encontrar evidencia que apoya nuestro reclamo. En este último caso puede reclamarse que observamos esos resultados sencillamente porque de acuerdo con nuestra premisa, esperábamos que así fuera. Otra razón es que es podemos controlar matemáticamente la probabilidad de cometer algunos tipos de error. Lógicamente hablando, el observar un resultado cónsono con la hipótesis nula no demuestra que es cierta, solo es evidencia a favor de que es cierta. Una persona comentó que cierto tipo de fósil no existe, puesto que si existiera, ya alguien lo hubiera encontrado. Es muy difícil demostrar que algo no existe. Los múltiples Hipótesis Nula (H0) Premisa, reclamo, o conjetura que se pronuncia sobre la naturaleza de una o varias poblaciones. Por ejemplo, para aprobar o desaprobar el reclamo pronunciado por el productor de baterías debemos probar la hipótesis estadística de que µ ≥ 48. Por lo tanto, la hipótesis nula es: H0 : µ ≥ 48. Luego se procede a tomar una muestra aleatoria de baterías y medir su vida media. Si la información obtenida de la muestra no apoya el reclamo en la hipótesis nula (H0), entonces otra cosa es cierta. La premisa alterna a la hipótesis nula se llama hipótesis alterna y se representa por H1. Hipótesis Alterna: Una premisa que es cierta cuando la hipótesis nula es falsa. Por ejemplo, para el productor de baterías H0 : µ ≥ 48 y H1 : µ < 48 Para probar si la hipótesis nula es cierta, se toma una muestra aleatoria y se calcula la información, como el promedio, la proporción, etc. Esta información maestral se llama estadística de prueba. Estadística de Prueba: Una estadística de prueba se basa en la información de la muestra como la media o la proporción.


Hipótesis alternativa1  
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