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PRUEBA DE HIPOTESIS PARA UNA MUESTRA<br />PROCESO PARA PROBAR UNA HIPOTESIS<br />DESCRIPCION DE LOS PASOS<br />PRIMER PASO:<br />La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un quot;
noquot;
 en la hipótesis nula que indica que quot;
no hay cambioquot;
 Podemos rechazar o aceptar Ho.<br />La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos maestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.<br />La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.<br />SEGUNDO PASO:<br />Nivel de significacia: Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Se le denota mediante la letra griega α, tambiιn es denominada como nivel de riesgo, este termino es mas adecuado ya que se corre el riesgo de rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad es verdadera. Este nivel esta bajo el control de la persona que realiza la prueba.<br />Si suponemos que la hipótesis planteada es verdadera, entonces, el nivel de significación indicará la probabilidad de no aceptarla, es decir, estén fuera de área de aceptación. El nivel de confianza (1-α), indica la probabilidad de aceptar la hipótesis planteada, cuando es verdadera en la población.<br />En la siguiente tabla se muestran las decisiones que pueden tomar el investigador y las consecuencias posibles.<br />TERCER PASO:<br />Valor determinado a partir de la información muestral, que se utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula., existen muchos estadísticos de prueba para nuestro caso utilizaremos los estadísticos z y t. La elección de uno de estos depende de la cantidad de muestras que se toman, si las muestras son de la prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el estadístico z, en caso contrario se utiliza el estadístico t.<br />CUARTO PASO:<br />SE establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota<br />Distribución muestral del valor estadístico z, con prueba de una cola a la derecha<br />Valor critico: Es el punto de división entre la región en la que se rechaza la hipótesis nula y la región en la que no se rechaza la hipótesis nula.<br />QUINTO PASO:<br />En este último paso de la prueba de hipótesis, se calcula el estadístico de prueba, se compara con el valor crítico y se toma la decisión de rechazar o no la hipótesis nula. Tenga presente que en una prueba de hipótesis solo se puede tomar una de dos decisiones: aceptar o rechazar la hipótesis nula. Debe subrayarse que siempre existe la posibilidad de rechazar la hipótesis nula cuando no debería haberse rechazado (error tipo I). También existe la posibilidad de que la hipótesis nula se acepte cuando debería haberse rechazado (error de tipo II).<br />EJEMPLOS<br />Ejemplo 1:<br />El jefe de la Biblioteca Especializada de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UNAC manifiesta que el número promedio de lectores por día es de 350. Para confirmar o no este supuesto se controla la cantidad de lectores que utilizaron la biblioteca durante 30 días. Se considera el nivel de significancia de 0.05<br />Datos:<br />DíaUsuariosDíaUsuariosDíaUsuario135611305214292427124132237633871339123328451014380244115288153822539762901638926365732017405274058350182932836994031927629429103292041730364<br />Solución: <br />Se trata de un problema con una media poblacional: muestra grande y desviación estándar poblacional desconocida.<br />Ho: μ═350  Hipótesis Nula<br />Ha: μ≠ 350 Hipótesis Alternativa<br />α═0.05  Nivel de confianza o significancia 95%<br />52.4143965Desviación Estándar <br />372.8 Media Pobacional<br />Formulación de regla de decisión:<br />La regla de decisión la formulamos teniendo en cuenta que esta es una prueba de dos colas, la mitad de 0.05, es decir 0.025, esta en cada cola. el área en la que no se rechaza Ho esta entre las dos colas, es por consiguiente 0.95. El valor critico para 0.05 da un valor de Zc = 1.96.<br />Por consiguiente la regla de decisión: es rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa, si el valor Z calculado no queda en la región comprendida entre -1.96 y +1.96. En caso contrario no se rechaza la hipótesis nula si Z queda entre -1.96 y +1.96<br />Toma de decisión:<br />En este ultimo paso comparamos el estadístico de prueba calculado mediante el Software Minitab que es igual a Z = 2.38 y lo comparamos con el valor critico de Zc = 1.96. Como el estadístico de prueba calculado cae a la derecha del valor critico de Z, se rechaza Ho. Por tanto no se confirma el supuesto del Jefe de la Biblioteca.<br />RESPUESTA:<br />Se rechaza la hipótesis nula (Ho), se acepta la hipótesis alterna (H1) a un nivel de significancia de α = 0.05. La prueba resultó ser significativa. <br />La evidencia estadística no permite aceptar la aceptar la hipótesis nula.<br />Ejemplo 2:<br />El tiempo promedio que tardan los estudiantes en registrarse para las clases de otoño en una universidad ha sido de 50 minutos con una desviación estándar de 10 minutos. Se está probando un nuevo método de registro con computadoras modernas. Si se toma una muestra aleatoria de 12 estudiantes que tuvieron un tiempo de registro promedio de 42 minutos con una desviación estándar de 11.9 minutos quienes se registraron con el nuevo método de registro. Pruebe la hipótesis de que la media poblacional es ahora menor a 50 minutos usando un nivel de significancia de 0.05 y de 0.01. Asuma que los datos de tiempo se distribuyen normalmente.<br />Solución<br />En este caso en particular se tiene la desviación estándar muestral conocida, de manera que se trabaja entonces con la estadística t.<br />La hipótesis del investigador H1 es que la media del tiempo que tardan los estudiantes en registrarse sea menor a la anterior que era 50 minutos así:<br />Como no se conoce la desviación poblacional para el nuevo método entonces se debe usar la estadística t ya que los datos que se tienen son de una muestra proveniente de una población mayor:<br />Para la toma de decisión se tiene en cuenta que:<br />Se procede entonces a buscar los valores de t crítica en la tabla, se debe tener en cuenta que la tabla pide el valor correspondiente al nivel de significancia y el valor correspondiente a los grados de libertad:<br />Con un alfa de 0.05 y 11 grados de libertad T = -1.796<br />Con un alfa de 0.01 y 11 grados de libertad T = -2.718<br />A un nivel de significancia del 0.05 se rechaza H0 porque t calculada es menor a t crítica, pero a un nivel de significancia de 0.01 no hay suficiente evidencia para rechazar H0 porque t calculada es mayor a t critica. Esto indica que hay gran probabilidad de que la media poblacional sea menor que 50 pero no es mucha la diferencia y quizá no es suficiente garantía para soportar el costo que requiere la compra del nuevo método de registro.<br />Tomado de: Universidad Inca Garcilaso de la Vega- Armando Pedro Cruz. Estadística: Prueba de Hipótesis- [en línea], Peru. Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos30/prueba-de-hipotesis/prueba-de-hipotesis.shtml  [consulta 14-06-2011].<br />Tomado de: Universidad de Puerto Rico. Estadística: Prueba de Hipótesis- [en línea], Puerto Rico. Disponible en: http://ocwupr.org:8080/ocw/ingenieria/diseno-de-experimentos/lectures-1/manual-completo [consulta 14-06-2011].<br />
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  • 1. PRUEBA DE HIPOTESIS PARA UNA MUESTRA<br />PROCESO PARA PROBAR UNA HIPOTESIS<br />DESCRIPCION DE LOS PASOS<br />PRIMER PASO:<br />La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un quot; noquot; en la hipótesis nula que indica que quot; no hay cambioquot; Podemos rechazar o aceptar Ho.<br />La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos maestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.<br />La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.<br />SEGUNDO PASO:<br />Nivel de significacia: Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Se le denota mediante la letra griega α, tambiιn es denominada como nivel de riesgo, este termino es mas adecuado ya que se corre el riesgo de rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad es verdadera. Este nivel esta bajo el control de la persona que realiza la prueba.<br />Si suponemos que la hipótesis planteada es verdadera, entonces, el nivel de significación indicará la probabilidad de no aceptarla, es decir, estén fuera de área de aceptación. El nivel de confianza (1-α), indica la probabilidad de aceptar la hipótesis planteada, cuando es verdadera en la población.<br />En la siguiente tabla se muestran las decisiones que pueden tomar el investigador y las consecuencias posibles.<br />TERCER PASO:<br />Valor determinado a partir de la información muestral, que se utiliza para determinar si se rechaza la hipótesis nula., existen muchos estadísticos de prueba para nuestro caso utilizaremos los estadísticos z y t. La elección de uno de estos depende de la cantidad de muestras que se toman, si las muestras son de la prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el estadístico z, en caso contrario se utiliza el estadístico t.<br />CUARTO PASO:<br />SE establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota<br />Distribución muestral del valor estadístico z, con prueba de una cola a la derecha<br />Valor critico: Es el punto de división entre la región en la que se rechaza la hipótesis nula y la región en la que no se rechaza la hipótesis nula.<br />QUINTO PASO:<br />En este último paso de la prueba de hipótesis, se calcula el estadístico de prueba, se compara con el valor crítico y se toma la decisión de rechazar o no la hipótesis nula. Tenga presente que en una prueba de hipótesis solo se puede tomar una de dos decisiones: aceptar o rechazar la hipótesis nula. Debe subrayarse que siempre existe la posibilidad de rechazar la hipótesis nula cuando no debería haberse rechazado (error tipo I). También existe la posibilidad de que la hipótesis nula se acepte cuando debería haberse rechazado (error de tipo II).<br />EJEMPLOS<br />Ejemplo 1:<br />El jefe de la Biblioteca Especializada de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UNAC manifiesta que el número promedio de lectores por día es de 350. Para confirmar o no este supuesto se controla la cantidad de lectores que utilizaron la biblioteca durante 30 días. Se considera el nivel de significancia de 0.05<br />Datos:<br />DíaUsuariosDíaUsuariosDíaUsuario135611305214292427124132237633871339123328451014380244115288153822539762901638926365732017405274058350182932836994031927629429103292041730364<br />Solución: <br />Se trata de un problema con una media poblacional: muestra grande y desviación estándar poblacional desconocida.<br />Ho: μ═350 Hipótesis Nula<br />Ha: μ≠ 350 Hipótesis Alternativa<br />α═0.05 Nivel de confianza o significancia 95%<br />52.4143965Desviación Estándar <br />372.8 Media Pobacional<br />Formulación de regla de decisión:<br />La regla de decisión la formulamos teniendo en cuenta que esta es una prueba de dos colas, la mitad de 0.05, es decir 0.025, esta en cada cola. el área en la que no se rechaza Ho esta entre las dos colas, es por consiguiente 0.95. El valor critico para 0.05 da un valor de Zc = 1.96.<br />Por consiguiente la regla de decisión: es rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa, si el valor Z calculado no queda en la región comprendida entre -1.96 y +1.96. En caso contrario no se rechaza la hipótesis nula si Z queda entre -1.96 y +1.96<br />Toma de decisión:<br />En este ultimo paso comparamos el estadístico de prueba calculado mediante el Software Minitab que es igual a Z = 2.38 y lo comparamos con el valor critico de Zc = 1.96. Como el estadístico de prueba calculado cae a la derecha del valor critico de Z, se rechaza Ho. Por tanto no se confirma el supuesto del Jefe de la Biblioteca.<br />RESPUESTA:<br />Se rechaza la hipótesis nula (Ho), se acepta la hipótesis alterna (H1) a un nivel de significancia de α = 0.05. La prueba resultó ser significativa. <br />La evidencia estadística no permite aceptar la aceptar la hipótesis nula.<br />Ejemplo 2:<br />El tiempo promedio que tardan los estudiantes en registrarse para las clases de otoño en una universidad ha sido de 50 minutos con una desviación estándar de 10 minutos. Se está probando un nuevo método de registro con computadoras modernas. Si se toma una muestra aleatoria de 12 estudiantes que tuvieron un tiempo de registro promedio de 42 minutos con una desviación estándar de 11.9 minutos quienes se registraron con el nuevo método de registro. Pruebe la hipótesis de que la media poblacional es ahora menor a 50 minutos usando un nivel de significancia de 0.05 y de 0.01. Asuma que los datos de tiempo se distribuyen normalmente.<br />Solución<br />En este caso en particular se tiene la desviación estándar muestral conocida, de manera que se trabaja entonces con la estadística t.<br />La hipótesis del investigador H1 es que la media del tiempo que tardan los estudiantes en registrarse sea menor a la anterior que era 50 minutos así:<br />Como no se conoce la desviación poblacional para el nuevo método entonces se debe usar la estadística t ya que los datos que se tienen son de una muestra proveniente de una población mayor:<br />Para la toma de decisión se tiene en cuenta que:<br />Se procede entonces a buscar los valores de t crítica en la tabla, se debe tener en cuenta que la tabla pide el valor correspondiente al nivel de significancia y el valor correspondiente a los grados de libertad:<br />Con un alfa de 0.05 y 11 grados de libertad T = -1.796<br />Con un alfa de 0.01 y 11 grados de libertad T = -2.718<br />A un nivel de significancia del 0.05 se rechaza H0 porque t calculada es menor a t crítica, pero a un nivel de significancia de 0.01 no hay suficiente evidencia para rechazar H0 porque t calculada es mayor a t critica. Esto indica que hay gran probabilidad de que la media poblacional sea menor que 50 pero no es mucha la diferencia y quizá no es suficiente garantía para soportar el costo que requiere la compra del nuevo método de registro.<br />Tomado de: Universidad Inca Garcilaso de la Vega- Armando Pedro Cruz. Estadística: Prueba de Hipótesis- [en línea], Peru. Disponible en: http://www.monografias.com/trabajos30/prueba-de-hipotesis/prueba-de-hipotesis.shtml [consulta 14-06-2011].<br />Tomado de: Universidad de Puerto Rico. Estadística: Prueba de Hipótesis- [en línea], Puerto Rico. Disponible en: http://ocwupr.org:8080/ocw/ingenieria/diseno-de-experimentos/lectures-1/manual-completo [consulta 14-06-2011].<br />