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Cómo interpretar una prueba de hipótesis estadística

Escrito por damon verial Google | Traducido por blas isaguirres

Una prueba de hipótesis estadística ofrece un conjunto de hipótesis que se excluyen mutuamente y establece una conclusión en cuanto a estas hipótesis. Para los estadísticos, la comprensión de cómo interpretar las pruebas de hipótesis es una segunda naturaleza, pero no todo el mundo es un experto en estadística. En muchas circunstancias, es importante para los investigadores de otros campos interpretar la prueba de hipótesis dada en un informe. Sin embargo, no lo encontrarás difícil, sólo necesitas localizar el pequeño puñado de las estadísticas y los resultados pertinentes.

Nivel de dificultad:
Moderadamente difícil

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Instrucciones

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    Encuentra el conjunto de hipótesis. Para casi todas las pruebas de hipótesis estadísticas, sólo hay dos hipótesis. Estas hipótesis se suelen escribir en la forma "H0" para la "hipótesis nula" y "H1" o "Ha" para la "hipótesis alternativa".

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    Interpreta el significado de estas hipótesis. Las hipótesis serán igualdades y desigualdades que se excluyen mutuamente. Por ejemplo, "H0: x = 0" y "Ha: x != 0". En esta situación, lo que dice la hipótesis nula es que la estadística de "x" es igual a cero. Por otro lado, la hipótesis alternativa afirma que la estadística de "x" no es igual a cero. Estas son las hipótesis que los investigadores están comprobando. A menudo es apropiado reinterpretar estas hipótesis en un lenguaje normal. Por ejemplo, si el estadístico x representa la diferencia entre hombres y mujeres en una cuenta de la prueba estandarizada, la hipótesis nula indicaría que no hay diferencias entre las puntuaciones de hombres y mujeres.

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    Localiza la conclusión del informe. La conclusión afirma a qué hipótesis de la prueba apuntan los datos. La mayoría de los informes estadísticos dan sus conclusiones en la forma "se rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa" o "no rechazamos la hipótesis nula". Puedes reinterpretar estas conclusiones en cuanto a las hipótesis originales. Por ejemplo, si el estudio estadístico de las diferencias sexuales en una prueba estandarizada rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa, puedes repetir esto como "el informe muestra que existen diferencias significativas entre los resultados de las pruebas masculinas y femeninas".

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    Encuentra el valor "p" del estudio. El valor "p" es posiblemente la pieza más importante de información en una prueba de hipótesis estadística, sin embargo, muchos "no-estadísticos" lo ignoran en sus interpretaciones. El valor de "p" se encuentra normalmente en la conclusión de un informe estadístico, a menudo implícito entre paréntesis [ejemplo: "Rechazamos la hipótesis nula (p = 0,03)"]. Aunque la definición matemática de un valor de "p" puede ser complicado para las personas comunes, una manera fácil de interpretarlo es la "fuerza" de las pruebas para la conclusión. Para rechazar la hipótesis nula, los valores "p" cercanos a cero muestran evidencia más fuerte, mientras que para la aceptación (o no rechazar) de la hipótesis nula, los valores de p más cercanos a uno muestran evidencia más fuerte.

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