TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACION ESTADÍSTICA

En este tema 10 llamado "Estimación y/o significación estadística" nos centraremos en las distribuciones muestrales para medias y datos continuos y las distribuciones muestrales para proporciones y datos categóricos.

SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

• Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico.
• Se parte de una hipótesis nula frente a una hipótesis alternativa. 
• Permite calcular el nivel de significación. 
• Nos permite tomar decisiones cuantificando el error. 

HIPÓTESIS ESTADÍSTICA

• Es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones. 
• Siempre son proposiciones sobre la población. 
• Se llevan a cabo antes de comenzar el muestreo. 
• Pretenden comprobar si las diferencias encontradas en la muestra del estudio se pueden generalizar a la población. 
• Modelo teórico en el que se formula la hipótesis:

CONTRASTES DE HIPÓTESIS 

• Establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro. 
• Realizamos la recogida de datos. 
• Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos. 
• El test de hipótesis siempre va a contrastar H0. 
• Se utiliza la prueba estadística correspondiente y se mide la probabilidad de error al rechazar H0, asociada al valor p (normalmente con un 95% de nivel de significación).

ZONA DE RECHAZO Y DE ACEPTACIÓN 

Imagen: Zona de rechazo 1

Imagen: Zona de rechazo 2

• 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. 
  
• Regla de decisión o criterio de rechazo: 
• Contraste de significación: p < α 

ERRORES DE HIPÓTESIS 

• El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la H0.
• El error α más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p.
• Habitualmente rechazamos H0 para un nivel máximo del 5% (p<0'05).

TIPOS DE VARIABLES ESTADÍSTICOS SEGÚN EL TIPO DE VARIABLES IMPLICADAS EN EL ESTUDIO