como hemos visto en anteriores ejercicios han mostrado cómo puede estimarse un parametro a partir de los datos contenidos en una muestra. puede encontrarse ya sea un sólo número (estimador puntual)o un intervalo de valores posibles (intervalo de confianza). Sin embargo, muchos problemas de ingeniería, ciencia, y administración, requieren que se tome una decisión entre aceptar o rechazar una proposición sobre algún parámetro.
esta proposición recibe el nombre de hipótesis. este es uno de los aspectos más útiles de la inferencia estadística, puesto que muchos tipos de problemas de toma de decisiones, pruebas o experimentos en el mundo de la ingeniería, pueden formularse como problemas de prueba de hipótesis.
una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o mas poblaciones.
ejemplo
suponga que se tiene interés en la rapidez de combustión de un agente propulsor sólido utilizado en los sistemas de salida de emergencia para la tripulación de aeronaves. el interés se centra sobre la rapidez de combustión promedio. de manera específica, el interés recae en decir si la rapidez de combustión promedio es o no 50 cm/s. esto puede expresarse de manera formal como
la proposición Ho; μ = 50 cm/s, se conoce como hipótesis nula, mientras que la proposición H1; μ ≠ 50 cm/s, recibe el nombre de hipótesis
alternativa.
Puesto que la hipótesis alternativa especifica valores de μ que pueden ser mayores o menores que 50 cm/s, también se conoce como hipótesis alternativa bilateral. En algunas situaciones, lo que se desea es formular una hipótesis alternativa unilateral, como en
•Ho; μ = 50 cm/s Ho; μ = 50 cm/s
ó
•H1; μ < 50 cm/s H1; μ > 50 cm/s
Es importante recordar que las hipótesis siempre son proposiciones sobre la población o distribución bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra.
Por lo general, el valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis nula se determina en una de tres maneras diferentes:
1. Puede ser resultado de la experiencia pasada o del conocimiento del proceso, entonces el objetivo de la prueba de hipótesis usualmente es determinar si ha cambiado el valor del parámetro.
2. Puede obtenerse a partir de alguna teoría o modelo que se relaciona con el proceso bajo estudio. En este caso, el objetivo de la prueba de hipótesis es verificar la teoría o modelo.
3. Cuando el valor del parámetro proviene de consideraciones externas, tales como las especificaciones de diseño o ingeniería, o de obligaciones contractuales. En esta situación, el objetivo usual de la prueba de hipótesis es probar el cumplimiento de las especificaciones.
•La hipótesis nula, representada por Ho, es la afirmación sobre una o más características de poblaciones que al inicio se supone cierta (es decir, la “creencia a priori”).
•La hipótesis alternativa, representada por H1, es la afirmación contradictoria a Ho, 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 Ho o no rechazar Ho.
El error tipo I se define como el rechazo de la hipótesis nula Ho cuando ésta es verdadera. También es conocido como a ó nivel de significancia.
El error tipo II ó error b se define como la aceptación de la hipótesis nula cuando ésta es falsa.
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