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Evaluación de la hipótesis

febrero 9, 2020
profesor-de-matematicas - matematicas aplicadas a la administracin y a la economa

Como su nombre lo indica, la prueba de hipótesis es probar una hipótesis. Supongamos que hemos creído durante mucho tiempo que la edad media de los habitantes de un pequeño pueblo era 35. Nuestra hipótesis sería que la edad media de esta ciudad todavía es 35 años. Para asegurarnos de que esto sigue siendo cierto, decidimos tomar una muestra de 10 personas y encontrar la media de estos 10 es 42 años de edad. ¿Significa esto que el promedio de la población de esta ciudad ha aumentado? ¿O encontrar la edad promedio de 10 personas seleccionadas al azar es un resultado realista del muestreo 10 de personas? Esta es la pregunta que resuelve la prueba de hipótesis.

Las estadísticas están empapadas en probabilidades, y la prueba de hipótesis no es diferente. Si decidimos que la edad media de esta ciudad ahora es mayor que 35, debemos estar abiertos a la posibilidad de que podamos estar equivocados. Es decir, la población de la ciudad todavía puede ser 35, cuando nuestros datos de muestra dicen que la media de la población es mayor. Esto es un error y queremos que la probabilidad de este resultado sea baja, por lo que establecemos la probabilidad de que esto suceda en un número bajo, generalmente algo así como 5%. Esto significa que si podemos demostrar que la probabilidad de cometer este error es menor o igual al 5%, estamos dispuestos a concluir que la población de la ciudad ahora es mayor que 35, según la Muestra Significado de 42.

Hay dos características de la Muestra que son importantes para su Importancia. El primero es la media de la muestra. Si la media de la muestra de 10 fuera 48 en lugar de la original 42, podemos ver intuitivamente que sería más fácil creer que la media de la La población ha aumentado. Si, por otro lado, la media de la muestra fuera 36, sería más difícil creer que la edad media de la población ha cambiado. Una media muestral de 36 de una población que tiene una media de 35 es mucho más probable que obtener una media de 42 de la misma población.

La segunda característica de la muestra que afecta su importancia es su tamaño. En lugar de un tamaño de muestra de 10, supongamos que tomamos una muestra de personas 20 y encontramos que esta media es 42. ¿No sería esta muestra más significativa que la de la muestra de tamaño 10? Sí, significa que si la población tiene una media de 35, es más probable que obtenga una media de muestra de 42 a partir de un tamaño de muestra de 10 que sería de un Tamaño de muestra de 20 y, por lo tanto, es más significativo.

Como dije al principio, la prueba de hipótesis es contra intuitiva al principio. Visite mi sitio web y obtenga una explicación clara y visual.

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