Tema 10: Hipótesis estadísticas. Test de hipótesis.

1. Contrastes de hipótesis.

No solo tenemos el cálculo de intervalo de confianza para controlar los errores aleatorios, sino que también poseemos los test o contrastes de hipótesis.

Los intervalos nos facilitan la idea de un parámetro de una población, ya que entre un par de números confiamos que esté el valor desconocido.

La estrategia de los test de hipótesis es:

-          Establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro.

-          Realizamos la recogida de datos.

-          Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

Los contrastes de hipótesis nos permiten cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

La finalidad con la que se realiza un test es siempre contrastar la hipótesis nula. 

Según el tipo de variable implicada,  podemos tener  diferentes tipos: 

DEPENDIENTE INDEPENDIENTE	Cualitativa 2 Grupos	Cualitativa > 2 Grupos	Cuantitativa
Cualitativa 2 Grupos	Chi cuadrado T comparación proporciones P. exacta de Fisher P. Mc Nemar	Chi cuadrado Q de Cochran	T student U. de Mann- Whitney T. Wilcoxon
Cualitativa > 2 Grupos	Chi cuadrado Q. de Cochran	Chi cuadrado Q. de Cochrann	A. varianza Kruskall-Wallis F. Friedman
Cuantitativa	Regresión logística	Regresion logística	Regression lineal: Correl. Pearson Correl. Spearman

2. Errores de hipótesis.

La finalidad con la que se realiza el test de hipótesis es medir la posibilidad de error cuando se rechaza la hipótesis nula.

El erro α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula. El error α más pequeño al que podemos rechazar H₀ es el error p.

Por encima del 5% de error, aceptamos la hipótesis nula. Es lo que llamamos “significación estadística”.

3.  Tipos de errores en el test de hipótesis.

RESULTADO DEL TEST REALIDAD	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo 1 (error α)	No error (1-α)
H0 falsa	No error (1-β)	Error tipo 2 (error β)

4. Test de hipótesis Chi-Cuadrado.

Se utiliza para comparar variables cualitativas – Dependientes e independientes.

Los pasos que debemos de seguir suponemos la hipótesis cierta y estudiamos como es de probable que siendo iguales dos grupos se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos.