TEMA 10

TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

La significación estadística (p) está relacionada con el resultado del estudio. Así, cuando se dice que la p < 0.05, estamos afirmando que el resultado del estudio se cumple, al menos, en el 95% de los casos. 

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Nos indica si los resultados que hemos obtenidos son fruto de  la causalidad (por una relación causa-efecto) o de la casualidad (por azar). Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:

– p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla) ACEPTAMOS

– p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis la hipótesis alternativa. RECHAZAMOS

ERRORES DE HIPÓTESIS

El error 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. Habitualmente rechazamos H0 para un nivel α máximo del 5% (p<0,05). Es lo que llamamos “significación estadística”.

• El error tipo I que consiste en decir que existen diferencias estadísticamente significativas (porque realmente sí existen en la muestra que se ha tomado) cuando realmente esto no es cierto. 

• El error tipo II en el que se indica que no existen diferencias (en la muestra no se hallan diferencias estadísticamente significativas), cuando realmente esto no es cierto. A este tipo de error también se le conoce como error β. 

MÉTODO DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS

PASO 1: Expresar el interrogante de la investigación como una hipótesis estadística. Dos hipótesis, H0 (no hay diferencia) y H1 (hay diferencia).

PASO 2: Decide sobre la prueba estadística adecuada según la población y el tipo de variables. 

PASO 3: Elegir grado de significación de la prueba estadística, que es la probabilidad de rechazar de manera incorrecta H0 cuando sea cierta (α).

PASO 4: Realizar los cálculos y exponer conclusiones.