TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

Significación estadística.

Es una de las dos formas de inferencia estadística, permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico. Parte de una hipótesis nula, frente a la hipótesis alternativa y permite calcular el nivel de significación.

Hipótesis estadística.

Es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones y una proporción sobre la distribución de probabilidad de una variable. Siempre son proposiciones sobre la población, no sobre la muestra y conjeturas que se hacen antes de empezar el muestreo.

Pretenden comprobar si las diferencias encontradas en la muestra del estudio se pueden generalizar a la población, para ello se construye un modelo teórico en el que se formula una hipótesis:

• Hipótesis nula (Ho): contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan.
• Hipótesis alternativa (H1): contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan.

Contraste de hipótesis.

Sirve para controlar los errores aleatorios y el cálculo de intervalos de confianza. Con los intervalos nos hacemos una idea de un parámetro de una población dando un par de números entre los que confiamos que esté el valor desconocido.

Con los contrastes de hipótesis la estrategia es la siguiente:

• Establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro
• Realizamos la recogida de datos
• Analizamos la coherencia de entre las hipótesis previa y los datos obtenidos

Estas herramientas también sirven para responder a preguntas de investigación ya que permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

Se utiliza la prueba estadística y se mide la probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula, asociada al valor de P. Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente 95%) las soluciones pueden ser:

• P>0.05: se rechaza la hipótesis alternativa.
• P<0.05: se rechaza la hipótesis nula.

α y p y regla de decisión.

• α: es un número muy pequeño, que se determina cuando se diseña el estudio, conociendo α se conoce la región de rechazo.
• p: se conoce después de realizar el estudio, conociendo p, se sabe el resultado del estudio.

p<α

Errores de hipótesis.

Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende del error α, es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula y el más pequeño al que podemos rechazar la hipótesis nula es p. 

Se rechaza Ho para un viel α máximo del 5% (p<0.05)

Métodos de contraste de hipótesis.

Los pasos que se deben seguir para el contraste de hipótesis son los siguientes:

1. Expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística, donde:
• H0: No hay diferencia
• H1: Hay diferencia
2.  Decidir sobre la prueba estadística adecuad según la población y el tipo de variables. 
• Utilizaremos un Método paramétrico, cuando las variables cuantitativas que entran en la hipótesis sigan una distribución normal. En el caso contrario, utilizaremos un Método no paramétrico. 
• En este paso, debemos recordar el Seminario 4 y aplicar los Tipos de test según correspondan.
3. Seleccionar el grado de significación para la prueba estadística. 
• El grado de significación corresponde a α y normalmente tiene un valor del 0.05, 0.01 o 0.001.
4. Realizar los cálculos y exponer las conclusiones.