🔬 Prueba de Hipótesis (1 muestra)

¿Los datos respaldan tu afirmación?

Ho / Ha Error tipo I/II p-valor
Módulo 5 de 12
💡 Piénsalo así: Una prueba de hipótesis es como un juicio en la corte. La hipótesis nula (Ho) es "inocente hasta que se demuestre lo contrario". La evidencia (los datos) debe ser suficientemente fuerte para condenar (rechazar Ho). El p-valor es la probabilidad de observar esa evidencia si el acusado fuera inocente. Si es muy baja (< 0.05), declaramos "culpable" (rechazamos Ho).

🎯 ¿Que aprenderas en este modulo?

Fundamentos de la Prueba de Hipótesis

📝 Hipótesis Nula (Ho) y Alternativa (Ha)

Ho es la afirmación por defecto (μ = μ₀). Ha es lo que queremos demostrar (μ ≠ μ₀, μ > μ₀, o μ < μ₀). La prueba decide si hay suficiente evidencia para rechazar Ho a favor de Ha.

⚠️ Error Tipo I y Tipo II

Error Tipo I (α): rechazar Ho cuando es verdadera (falso positivo). Error Tipo II (β): no rechazar Ho cuando es falsa (falso negativo). La potencia = 1 - β es la probabilidad de detectar un efecto real.

📊 El p-valor

El p-valor es la probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el observado, asumiendo que Ho es cierta. Si p-valor < α (típicamente 0.05), rechazamos Ho. No es la probabilidad de que Ho sea cierta.

📐 Prueba t para una muestra

Estadístico t = (x̄ - μ₀) / (s/√n) con n-1 gl. Se compara con el valor crítico tα/2, n-1 para prueba bilateral o tα, n-1 para unilateral. Equivalente al IC: si μ₀ está fuera del IC 95%, rechazamos Ho.

Explicacion Detallada

Intuicion

Las pruebas de hipotesis son como un juicio: el acusado es inocente hasta que se demuestre lo contrario (H0). La evidencia (datos) debe ser suficientemente fuerte para condenar (rechazar H0).

Formula clave: Estadistico t

t = (x_bar - mu0)/(s/raiz(n)). Donde x_bar es media muestral, mu0 media bajo H0, s desv estandar muestral, n tamano de muestra.

Paso a paso: Prueba de hipotesis

1) H0: mu=mu0, H1: mu!=mu0. 2) Elige alpha=0.05. 3) Calcula t=(x_bar-mu0)/(s/raiz(n)). 4) Calcula valor p. 5) Si p<alpha, rechaza H0.

Error comun: p-hacking

Probar multiples hipotesis hasta encontrar una significativa infla error tipo I. Preregistra tu analisis.

Ejemplo concreto

Maquina llena bolsas 500g. 30 bolsas: x_bar=495g, s=12g. t=(495-500)/(12/raiz(30))=-2.28. p=0.03<0.05. La maquina esta descalibrada.

Conexion

Este modulo prepara para dos muestras (Modulo 6) y ANOVA (Modulo 7).

Ejemplo paso a paso: Prueba de hipotesis

Problema: Maquina de refrescos debe llenar 355ml. 40 envases: media=352ml, s=6ml. Hay evidencia de descalibracion? (alpha=0.05)

Paso 1: Hipotesis

H0: mu=355, H1: mu!=355. Bilateral con alpha=0.05.

Paso 2: Estadistico

t=(352-355)/(6/raiz(40))=-3/0.949=-3.162.

Paso 3: Valor critico

t(0.025,39)=2.023. |t|=3.162>2.023, rechazamos H0.

Paso 4: Valor p

p=0.003<0.05, confirmamos rechazo.

Paso 5: Conclusion

Hay evidencia de que la maquina esta descalibrada (p=0.003).

Explicacion Detallada

Intuicion

Las pruebas de hipotesis son como un juicio: el acusado es inocente hasta que se demuestre lo contrario (H0). La evidencia (datos) debe ser suficientemente fuerte para condenar (rechazar H0).

Formula clave: Estadistico t

t = (x_bar - mu0)/(s/raiz(n)). Donde x_bar es media muestral, mu0 media bajo H0, s desv estandar muestral, n tamano de muestra.

Paso a paso: Prueba de hipotesis

1) H0: mu=mu0, H1: mu!=mu0. 2) Elige alpha=0.05. 3) Calcula t=(x_bar-mu0)/(s/raiz(n)). 4) Calcula valor p. 5) Si p<alpha, rechaza H0.

Error comun: p-hacking

Probar multiples hipotesis hasta encontrar una significativa infla error tipo I. Preregistra tu analisis.

Ejemplo concreto

Maquina llena bolsas 500g. 30 bolsas: x_bar=495g, s=12g. t=(495-500)/(12/raiz(30))=-2.28. p=0.03<0.05. La maquina esta descalibrada.

Conexion

Este modulo prepara para dos muestras (Modulo 6) y ANOVA (Modulo 7).

Ejemplo paso a paso: Prueba de hipotesis

Problema: Maquina de refrescos debe llenar 355ml. 40 envases: media=352ml, s=6ml. Hay evidencia de descalibracion? (alpha=0.05)

Paso 1: Hipotesis

H0: mu=355, H1: mu!=355. Bilateral con alpha=0.05.

Paso 2: Estadistico

t=(352-355)/(6/raiz(40))=-3/0.949=-3.162.

Paso 3: Valor critico

t(0.025,39)=2.023. |t|=3.162>2.023, rechazamos H0.

Paso 4: Valor p

p=0.003<0.05, confirmamos rechazo.

Paso 5: Conclusion

Hay evidencia de que la maquina esta descalibrada (p=0.003).

Simulación: Prueba t de una muestra

Generamos una muestra de una población con media real μ. Prueba Ho: μ = μ₀. Observa el p-valor y la decisión.

x̄ =
t =
gl =
p-valor =
α = 0.05
Decisión:
Quiz: Prueba de Hipótesis (1 muestra)
💡 Responde las preguntas sobre pruebas de hipótesis.

📖 Resumen del modulo