Pruebas de hipótesis

1. Pruebas de hipótesis

2. hipótesis • Es una declaración sobre el parámetro de una población. • En el análisis estadístico se hace una afirmación, es decir, se establece una hipótesis, y luego se sigue con la prueba para verificar la afirmación o bien para determinar que no es cierto. Es posible poner a prueba una afirmación a fin de determinar si la evidencia empírica de la muestra, apoya o no la afirmación respecto de la población. HIPÓTESIS ESTADÍSTICA: Enunciado acerca de un parámetro de la población, que se desarrollo con el propósito de realizar pruebas.

3. Prueba de hipótesis • Procedimiento que se basa en la evidencia de las muestras y en la teoría de probabilidad para determinar si la hipótesis es un enunciado razonable. No rechazar Ho o Rechazar Ho y aceptar H1

4. Prueba de hipótesis • Hipótesis nula (Ho): Una afirmación respecto del valor de un parámetro de la población. “ La hipótesis nula no se rechaza a menos que los datos de prueba proporcionen evidencias convincentes de que es falsa” • Hipótesis alternativa (H1): Una afirmación que se acepta si los datos de la muestra proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa.

5. Paso 1 • Establecer las hipótesis nula y alternativa Prueba de hipótesis Para realizar la prueba de hipótesis Es la declaración que se prueba • Hipótesis nula (Ho): Representa la condición actual o declarada. “siempre contendrá el signo igual (=) ” • Entonces; • Ho:μ= 15 años Se observa solo si se demuestra que no es verdad la hipótesis nula • Hipótesis alternativa (H1): Es que la afirmación no es verdad. “el signo igual (=) nunca aparecerá en la hipótesis alternativa ” • Por tanto; • H1: μ≠ 15 años

6. Prueba de hipótesis • Nivel de significancia o riesgo (α) Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Se toma la decisión de utilizar los niveles 0.05 (conocido como nivel de 5%), 0.01, 0.10, o cualquier otro entre 0 y 1.

7. Ejemplo: como se puede rechazar una hipótesis verdadera • Una fabrica de laptop utiliza gran cantidad de tarjetas de circuitos impresos. Los proveedores licitan el contrato al ganador se le especifica que: se le hará un muestreo de todos los embarques de tarjetas que reciban. Si mas del 6% de la muestra esta por debajo de norma, el embarque será rechazado. • La hipótesis nula es que: los embarques contienen 6% o menos de las tarjetas por debajo de la norma. • La hipótesis alternativa : es que esta defectuoso mas del 6% de las tarjetas

8. Ejemplo: como se puede rechazar una hipótesis verdadera Un muestra de 50 tarjetas de un lote que se recibió el 21 de Julio revelo que 4 de ellas (8%) estaban por debajo de la norma. El embarque se rechazo porque excedía el valor máximo de 6%. Si el embarque en realidad esta por debajo de norma, entonces la decisión es correcta. Suponga sin embargo que las 4 tarjetas eran las únicas defectuosas en todo el embarque de 4000. entonces solo el 1% estaban defectuosas y el rechazo del embarque fue un error. Al rechazar una hipótesis verdadera, se cometió un error tipo I. (α)

10. Paso 3 • Identificar la estadística de prueba Prueba de hipótesis Cuando se plantean hipótesis para la media de la población y la desviación estándar poblacional es conocida o el tamaño de la muestra es grande, se usa z. • Estadístico de prueba: un valor que se calcula con base en la información de la muestra, y que se utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula. • En la prueba de hipótesis para la media (μ) el estadístico de prueba z se calcula por:

11. Prueba de hipótesis Establece las condiciones cuando se rechaza Ho • Paso 4 • Formular la región de decisión • Valor crítico: El punto que divide la regiónentre el lugar en el que la hipótesis nula es rechazada y la región donde la hipótesis nula es no rechazada.

12. Hipótesis nula bilateral Región de no rechazo

13. Hipótesis nula unilateral a derecha Región de no rechazo

14. Hipótesis nula unilateral a izquierda Región de no rechazo

15. Ejemplo SteelCompany fabrica y ensambla escritorios y equipos de oficina en varias plantas. La producción del escritorio modelo A325 en la planta de Fredonia tiene una media de 200 piezas y una desviacion estándar de 16. Hace poco debido a una expansión se introdujeron nuevos métodos y se contrato personal. El vicepresidente quiere investigar si hubo un cambio en la producción semanal del escritorio del modelo A325. Dicho en otros términos, ¿el numero medio de escritorios producidos en la planta de Fredonia es diferente de 200 con un nivel de significancia de 0.01 y un valor critico de 2.58? Si se sabe que el numero medio de escritorios producidos el año pasado es de 203.5 y la desviación estándar de la población es de 16 escritorios por semana

16. Ejemplo Solución: Se utiliza la prueba de hipótesis para saber si el nivel de producción vario de 200 al mes Paso 1: Ho: μ=200 H1: μ≠200 ( se trata de una prueba de dos colas porque H1, no establece si es mayor o menor, solo que es diferente) Paso 2: Nivel de significancia de 0.01. Este es α, la probabilidad de cometer un error de tipo I. Paso 3: el estadístico de prueba es z Paso 4: Como se trata de una prueba de dos colas, la mitad de 0.01, es decir 0.005 esta en cada cola. Por tanto el área que no se rechaza Ho, entre los dos valores es 0.99. La regla de decision es: Rechazar Ho y aceptar H1, si el valor calculado de z no esta entre -2.58 y +2.58. No rechace Ho si z cae entre -2.58 y +2.58

17. Ejemplo Paso 5: calculando el valor de z, se obtiene Debido a que 1.55 no cae en la region de rechazo, no se rechaza Ho. Se llega a la conclusion que la media de la poblacion no es diferente de 200. entonces se debe informar al vicepresidente que la evidencia de la muestra no indica que el nivel de produccion haya cambiado del nivel de 200 unidades semanales.