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contraste de hiptesis y el P- Valor
Podemos definir un contraste de hiptesis como un procedimiento
que se basa enlo observado en las muestras y en la teora de la
probabilidad para determinar si la
hiptesis es un enunciado razonable.
Un contraste de hiptesis (tambin denominado test de hiptesis o
prueba designificacin) es una tcnica de inferencia estadstica para
juzgar si una propiedad
que se supone cumple una poblacin estadstica es compatible con
lo observado
en una muestra de dicha poblacin.
Este proceso estadstico permite elegir una hiptesis de trabajo
de entre dosposibles y antagnicas. El contraste comienza con la
formulacin de dos hiptesis
sobre el valor de algn parmetro poblacional, siendo ambas
incompatibles (si una
es cierta, la otra necesariamente ha de ser falsa). Supondremos
cierta una de ellas,
a la cual llamaremos hiptesis nula H0, y trataremos de
determinar hasta quegrado las observaciones registradas son
coherentes con H0. Solo en caso de que
haya fuertes indicios de incompatibilidad entre el supuesto de
que H0 sea cierta y
los datos obtenidos empricamente, descartaremos H0 como hiptesis
de trabajo yen su lugar tomaremos como cierta la hiptesis
alternativa H1.
Debido a que la forma habitual de probar hiptesis, en la mayora
de los casos
resulta algo cortante o seca la decisin final de rechazar o no
una H0 dada, y noproporciona una medida real de la decisin en
trminos de probabilidad, se ha
sugerido el clculo del valorp, es decir, utilizando este valor,
tambin se toman
decisiones sobre una hiptesis.El valor p, se define como la
probabilidad de que la estadstica de prueba tome un
valor mayor o igual que el calculado (para pruebas con cola a la
derecha), un valor
menor o igual que el calculado (para pruebas con cola a la
izquierda), un valor
menor o igual o mayor o igual que el calculado (para pruebas con
dos colas), con
base en la muestra. Tenga en cuenta que en el caso de pruebas de
dos colas elvalor p corresponde al doble del valor obtenido en una
prueba de una cola.
2722 continue 6505 n196gYrSbq
2722 continue 6505 n196gYrSbq -1
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El P-valor puede adems ser interpretado comparndolo con la
probabilidad
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de cometer error tipo I o ?, para lo cual una de las siguientes
regla, hace queel contraste de hiptesis sea significativo cuando la
prueba es unilateralderecha:
2722 continue 6506 n196gYrSbq
Cuando P< > el nivel de significacinCuando P< el nivel
de significacin
Cuando P> el nivel de significacin
Cuando P = al nivel de significacin
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
Cuando P< el nivel de significacin
Correcto: Su rea porcentual bajo la curva normal estara por
debajode la probabilidad de cometer un error Tipo I
2722 6507 Continuar
Una hiptesis estadstica alterna puede adoptar una de tres
formasdiferentes: Unilateral izquierda, unilateral derecha o
bilateral. De acuerdo coneste criterio de clasificacin. La prueba
de hiptesis alterna que incluye dosregiones de rechazo recibe el
nombre de:
2722 continue 6507 n196gYrSbq
Unilateral derecha
No se puede nominar con esta informacin
Unilateral izquierda
Bilateral
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
Bilateral
Correcta: Porque las pruebas de dos colas no permiten
especificar
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la direccin del cambio previsto en el valor del parmetro
sometido aprueba.
2722 6508 Continuar
Cuando se contrasta una hiptesis bilateral el P-Valor que debe
sercomparado con el nivel de significancia de la prueba se clcular
como:
2722 continue 6508 n196gYrSbq
La probabilidad que el Estadstico de prueba sea mayor osea menor
que el valor clculado
La Probablidad que el Estadstico de prueba sea menorque el valor
clculado
La probablidad que el Estadstico de prueba sea mayorque el valor
clculado
No se puede clcular el P-Valor
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
La probabilidad que el Estadstico de prueba sea mayor o sea
menor que el valor clculado
Correcto: Porque en este caso el p_valor es el doble
delcorrespondiente a una prueba unilateral.
2722 6509 Continuar
En una prueba de hiptesis la confiabilidad significa la
probabilidad de:
2722 continue 6509 n196gYrSbq
No rechazar una hiptesis nula que es falsa.
Rechazar una hiptesis nula que es falsa.
No rechazar una hiptesis nula que es cierta.
Rechazar una hiptesis nula que es cierta.
Seleccione una respuesta
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Su respuesta :
No rechazar una hiptesis nula que es cierta.
Correcto: Porque la confiabilidad es la probabilidad de aceptar
lahiptesis nula siendo cierta.
2722 6510 Continuar
Los resultados de una encuesta antes del da de elecciones en
cuanto a laspersonas a favor de un determinado candidato, afirman
que existe mayorpreferencia en el estrato 4 que en el 2 por dicho
candidato. Usted es
contratado para evaluar dicha afirmacin. Qu prueba de
hiptesisplanteara?
2722 continue 6510 n196gYrSbq
Diferencia de Proporciones de una sola cola.
Diferencia de Medias de datos apareados.
Diferencia de Proporciones de dos colas.
Diferencia de Medias.
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
Diferencia de Proporciones de una sola cola.
Correcto. Porque el parametro a contrastar son las proporciones
delas dos poblaciones. Adems investigar si existe preferencia por
elcandidato en una de las poblaciones.
2722 6511
Continuar
Contraste No Paramtrico
La prueba de chi-cuadrado es considerada como una prueba no
parametrica(ideada por Karl Pearson a principios de 1900) que mide
la discrepancia entre una
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distribucin observada y otra terica (bondad de ajuste),
indicando en que medida
las diferencias existentes entre ambas, de haberlas, se deben al
azar. Tambin se
utiliza para probar la independencia de dos muestras entre si,
mediante lapresentacin de los datos en tablas de contingencia.
Se aplica la prueba de bondad de ajuste para determinar si un
conjunto de
frecuencias observadas se ajusta a un conjunto de frecuencias
esperadas
correspondientes. Puede utilizarse para todos los niveles de
datos (nominal,ordinal, de intervalo y de razn].
2722 continue 6511 n196gYrSbq
2722 continue 6511 n196gYrSbq -1
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Analisis de Varianzas (ANOVA)
En estadstica el anlisis de varianza sirve para comparar si los
valores deun conjunto de datos numricos son significativamente
distintos a los valoresde otro o ms conjuntos de datos. El
procedimiento para comparar estosvalores est basado en la varianza
global observada en los grupos de datosnumricos a comparar.
Tpicamente, el anlisis de varianza se utiliza paraasociar una
probabilidad a la conclusin de que la media de un grupo de
puntuaciones es distinta de la media de otro grupo de
puntuaciones.
Existen tres tipos de modelos:
El modelo de efectos fijos asume que el experimentador ha
considerado para el
factor todos los posibles valores que ste puede tomar. Ejemplo:
Si el gnero delindividuo es un factor, y el experimentador ha
incluido tantos individuos
masculinos como femeninos, el gnero es un factor fijo en el
experimento.
Los modelos de efectos aleatorios asumen que en un factor se ha
considerado tanslo una muestra de los posibles valores que ste
puede tomar. Ejemplo: Si el
mtodo de enseanza es analizado como un factor que puede influir
sobre el nivelde aprendizaje y se ha considerado en el experimento
slo tres de los muchos msmtodos posibles, el mtodo de enseanza es
un factor aleatorio en el
experimento.
Los modelos mixtos describen situaciones donde estn presentes
ambos tipos de
factores: fijos y aleatorios.
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2722 continue 6512 n196gYrSbq
2722 continue 6512 n196gYrSbq -1
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Las sguientes son una afirmacin y una razn unidas con la
palabraPORQUE: La prueba de hiptesis es una de las formas de
realizar InferenciaEstadstica. PORQUE. Pueden ser sometidas a
prueba y demostrarse comoprobablemente correctas o incorrectas . De
estas afirmaciones cul consideraque es la correcta:
2722 continue 6513 n196gYrSbq
La primera afirmacin es falsa pero la segunda esverdadera.
La primera afirmacin es verdadera pero la segunda esfalsa
Ambas afirmaciones son verdaderas pero la segunda NOes una razn
o explicacin correcta de la primera
Ambas afirmaciones son verdaderas y la segunda es unarazn o
explicacin correcta de la primera
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
Ambas afirmaciones son verdaderas y la segunda es una razn
oexplicacin correcta de la primera
Correcta: Porque las pruebas de hiptesis se realizan para
tomardecisiones al rededor de la veracidad o falsedad sobre una de
lasalternativas en contraste.
2722 6514
ContinuarEn el anlisis de de varianzas de un factor, se
relacionan dos variables con el finde medir el grado en que una de
ellas (la independiente) incide en los valores
posibles de la otra (la dependiente). De acuerdo a este criterio
las dos variables
pueden ser:
2722 continue 6514 n196gYrSbq
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Ambas cuantitativas
La independiente es cualitativa y la dependientecuantitativa
Ambas cualitativas
La dependiente es cualitativa y la independiente
escuantitativa
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
La independiente es cualitativa y la dependiente
cuantitativa
Correcto: Porque los efectos sobre niveles del factor pueden
serevidenciados a travs de las mediciones de la variable
respuestas.
2722 6515
Continuar
Los modelos de anlisis de varianza, utilizados para comparar
tres oms niveles de un factor, correspondiente a una variable
independiente,cualitativa. A travz de mediciones realizadas en una
variable respuesta,dependiente y cuantitativa. Pueden ser de
efectos fijos, efectos aleatorios o
mixtos. De acuerdo con este criterio, cuando las comparaciones
deAnova, se realizan con todos los niveles en que se clasifica un
factor, almodelo se le llama:
2722 continue 6515 n196gYrSbq
Modelo de efectos fijos
No se puede determinar
Modelo de efectos mixtos(fijos y aleatorios)
Modelo de efectos aleatorios
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
Modelo de efectos fijos
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Correcto: Porque es un modelo que mide el efecto de
lostratamientos o niveles y el error aletorio atribuible a la
medicin
2722 6516 Continuar
En un ANOVA, elP- valor es:
2722 continue 6516 n196gYrSbq
La probabilidad de encontrar una F emprica menosextrema que la
obtenida asumiendo que la hiptesis nulaes cierta.
La probabilidad de encontrar una F emprica ms extremaque la
obtenida asumiendo que la hiptesis nula es falsa.
La probabilidad de encontrar una F emprica ms extrema
que la obtenida asumiendo que la hiptesis nula es cierta.La
probabilidad de encontrar una F emprica menosextrema que la
obtenida asumiendo que la hiptesis nulaes falsa.
Seleccione una respuesta
Su respuesta :
La probabilidad de encontrar una F emprica ms extrema que
laobtenida asumiendo que la hiptesis nula es cierta.
Correcto. Porque el P-valor es la probabilidad que el estadstico
deprueba sea mayor que el valor calculado.
2722 6517
Continuar
Cual es tcnica estadstica ms adecuada para comparar una
varibalecuantitativa y la otra cualitativa?
2722 continue 6517 n196gYrSbq
Comparacin de medias
Correlacin de Pearson.
Chi cuadrado
Analisis de varianzas (ANOVA).
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Su respuesta :
Analisis de varianzas (ANOVA).
Correcto. Porque el Anova compara los efectos de una
varaiblecuantitativa en cada uno de los niveles de una variable
cualitativa.
2722 -9 Continuar
