Este documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística. Primero, se plantean las hipótesis nula y alternativa. Luego, se establece el nivel de significación, generalmente 5%. Después, se aplica el estadístico de prueba y se establece la regla de decisión. Finalmente, se saca la conclusión de aceptar o rechazar la hipótesis nula.

1. Prueba de Hipótesis Estadística
Procesos Industriales Área Manufactura
“Unidad 3”
Alumno: Luís Alberto García Aguilar
Lic.; Gerardo Edgar Mata Ortiz
Estadística
2º“B”
Torreón Coahuila
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Luis Alberto Garcia Aguilar 2° “B”

2. Prueba de Hipótesis Estadística
Prueba de hipótesis
Una hipótesis estadística es una suposición que se
hace sobre la F. de D. de una variable
aleatoria asociada a un experimento aleatorio.
Una prueba de hipótesis es un procedimiento que
determina si la hipótesis en cuestión debe o no ser
rechazada. Se anticipa que el no rechazo de una
hipótesis no implica necesariamente su
aceptación.
Sea un experimento aleatorio con
permanencia estadística. Sea X la variable
aleatoria asociada al mismo. Para introducir las
nociones básicas de la prueba de hipótesis, se
considerará el caso de que la hipótesis a probar,
también llamada hipótesis nula, tenga una única
posible hipótesis alternativa. Sea la hipótesis
nula:
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3. [Escribir texto]
PASOS PARA LA PRUEBA DE HIPOTESIS
1. Plantear las hipótesis
• Ho : μ1 - μ2 = 0
• H1 : μ1 - μ2 ≠ 0
2. Establecer el nivel de significación α = 0.05
3. Aplicar el estadístico de prueba, previo comprobación de supuestos como la
distribución de la población, igualdad de varianzas, etc.
4. Establecer regla de decisión
5. Sacar la conclusión
Plantear hipótesis
Para este fin se plantea:
 Una hipótesis Nula (H0): Formulada con el único propósito de
rechazarla o invalidarla, de la no diferencia, del no cambio, de que no es
bueno, de la no asociación (independencia), etc.
 Una hipótesis alternativa (H1): Es la hipótesis que difiere de la hipótesis
nula, si H0 plantea =, H1 planteará >, <, ò ≠
Contraste de hipótesis
 Planteadas H0 y H1 se procederá a contrastarlas pero para ello debe
fijarse las reglas de decisión.
 Suponiendo que una hipótesis particular es cierta pero los resultados
hallados en una muestra aleatoria difieren notablemente de lo esperado
entonces diremos que las diferencias observadas son significativas y
nos veremos inclinados a rechazar la hipótesis o al menos a no aceptarla
pero cabe la posibilidad de equivocarnos.
Grado de confianza y nivel de significación
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4. [Escribir texto]
Decisión estadística
Ho verdadero Ho Falso
Rechazar Ho Error tipo I (α) Decisión correcta
No rechazar Ho Decisión correcta Error tipo II (β)
 Grado de potencia o valor predictivo: Probabilidad de que no me
equivoco al rechazar Ho falso generalmente es de 80%.
 β : Probabilidad de equivocarme al no al rechazar Ho que es falso
generalmente se usa valor de 0.2
REGLAS DE DECISIÓN
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5. [Escribir texto]
En conclusión podemos decir que al realizar pruebas de hipótesis, se parte de
un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una
muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el
parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se
acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo
si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 1.- Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el
valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco
probable cuando la hipótesis es cierta.
Etapa 2.- Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del
5%, entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan
diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera
ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.
Etapa 3.- Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística
muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión
transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de
una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de
esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el
cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.
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