Estadístico de contraste o estadístico de prueba

Estadístico de contraste o estadístico de prueba:

Una vez establecidas las hipótesis H0 y H1, debemos tomar una decisión basada en las evidencias que señalan los datos de la muestra, con respecto a cuál de las dos hipótesis aceptamos.

Esta decisión se toma de acuerdo con un estadístico de prueba.

Un estadístico de prueba es una función de los datos maestrales y del valor del parámetro especificado

por la hipótesis nula, con distribución conocida cuando H0 es cierta, que nos proporciona un número en

base a las observaciones de la muestra, y que nos indicará si H0 debe ser rechazada o aceptada.

Región de aceptación

La región de aceptación es un conjunto de valores, determinado bajo ciertas reglas, tal que, si el valor del estadístico de prueba cae dentro, la hipótesis nula se acepta (esto no significa que sea verdadera, sino que no hay evidencias suficientes para probar su falsedad).

Región de rechazo

La región de rechazo también llamada región crítica, es un conjunto de valores distintos a los anteriores; si el estadístico de prueba toma un valor que esté dentro de esta región, la hipótesis H0 se rechaza.

Él o los valores críticos el aquél o aquellos números que separan la región de aceptación de la de rechazo.

La Región deRechazo es el conjunto de valores tales que si la prueba estadística cae dentro de este rango, decidimos rechazar la Hipótesis Nula.

Error tipo 1

En un estudio de investigación, el error de tipo I también denominado error de tipo alfa (α)1 o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula ( ) siendo esta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.

Error tipo 2

En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.

Valor crítico

Se representa por Zα/2. Es el valor de la abscisa en una determinada

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