¿Cuáles son los tipos de contraste en estadistica?

El contraste bilateral sitúa la región de rechazo en los dos extremos (colas) de la distribución muestral. En cambio, el contraste unilateral sitúa la región de rechazo en uno de los dos extremos (colas) de la distribución muestral.

Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población.

Se describen los dos tipos de error que se pueden cometer en un contraste de hipótesis: de tipo I (falso positivo) y de tipo II (falso negativo). La p es uno de los valores más apreciados en la lectura de documentos científicos.

Los contrastes de hipótesis pueden ser de dos tipos:

Los contrastes de hipótesis especifican siempre una posibilidad, denominada hipótesis nula, denotada por H0, que es aquélla en que el investigador está dispuesto a creer a priori. Es preciso especificar asimismo una hipótesis alternativa, denotada por H1, aquélla que pasará a aceptar si rechaza la hipótesis nula.

Los medios de contraste son medicamentos que aumentan o proporcionan opacidad a los diferentes órganos que se van a estudiar radiológicamente. Los medios de contraste radiográficos (radiopacos) incrementan la absorción de los rayos X a su paso a través del cuerpo.

Para un ANOVA unidireccional, un contraste es una comparación específica de las medias del grupo de tratamiento . Las constantes de contraste se componen para probar una hipótesis específica relacionada con las medias del tratamiento basándose en información previa sobre los grupos de tratamiento.

Un contraste se declara como estadísticamente significativo, cuando a partir de los resultados muestrales concluimos que se rechaza la hipótesis nula.

Pasos para la realización de un contraste de hipótesis

Un error de tipo I (falso positivo) ocurre si un investigador rechaza una hipótesis nula que en realidad es cierta en la población; Se produce un error de tipo II (falso negativo) si el investigador no logra rechazar una hipótesis nula que en realidad es falsa en la población.

En la elección de una prueba de hipótesis se debe tomar en cuenta el diseño experimental, el tipo de distribución de la o las variables involucradas, la escala de medición y el número de variables o grupos estudiados.

Aceptar o rechazar la hipótesis nula. Si el valor p es menor que el criterio α de significancia (especificado a priori), se rechaza la hipótesis nula; en el caso contrario se acepta. Usualmente se elige α = 0.05; en el ejemplo se rechazaría la hipótesis nula.

El nivel de significación se suele establecer en un 5% (o 0,05), aunque se pueden usar otros niveles en función del estudio. Esto representa la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

Formalmente, un problema de prueba de hipótesis estadística incluye dos hipótesis. Estas hipótesis se denominan hipótesis nula (H0) e hipótesis alternativa (HA) .

Frecuencia relativa acumulada

(H_i), es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada y el total de la muestra.

Hay tres tipos diferentes de pruebas de hipótesis: Prueba de dos colas: La hipótesis alternativa contiene el signo “≠”. Prueba de cola izquierda: la hipótesis alternativa contiene el signo “<”. Prueba de cola derecha: La hipótesis alternativa contiene el signo “>”.

Contraste a menudo significa "opuesto": por ejemplo, el negro es lo opuesto al blanco, por lo que hay un contraste entre la tinta negra y el papel blanco . Pero el contraste también puede ocurrir cuando las dos cosas son muy diferentes. Por ejemplo, los perros y los gatos definitivamente son un contraste, pero no son opuestos.

El sulfato de bario es el material de contraste más común que se toma por boca o vía oral. Se lo usa también por vía rectal y está disponible en varias formas, que incluyen: polvo, que se mezcla con agua antes de administrarlo.

Para establecer un contraste en R, puede utilizar el contr. Función _X_() para tratamiento, suma y contrastes Helmert, o definir cualquier contraste manualmente . Tenga en cuenta que esto cambia su conjunto de datos. Es posible que desee considerar la creación de una nueva variable como una copia de la original y establecer los contrastes en esa variable.

Contraste cuantitativo

Es el contraste de lo mucho-poco, de lo grande-pequeño. Para lograr una relación equilibrada entre colores, debemos tener en cuenta que el tamaño de la mancha debe ser inversamente proporcional a la luminosidad del color.

Un contraste es esencialmente una diferencia en los coeficientes de regresión. Hemos visto que los coeficientes de regresión pueden expresar una diferencia de medias o una media única, así como la pendiente y la intersección de una recta. Un contraste es una forma de probar hipótesis más generales sobre las medias poblacionales .

Primero, el contraste se formaliza como un conjunto de coeficientes de contraste (también llamados ponderaciones de contraste). En segundo lugar, se calcula una relación F específica (denominada Fψ). Finalmente, se evalúa la probabilidad asociada a Fψ. Este último paso cambia según el tipo de análisis realizado.

Cuando el p-valor del estadístico de la prueba ANOVA es inferior al nivel alfa de significación que hemos elegido, entonces rechazamos la hipótesis nula y nos quedamos con la alternativa. Es decir, hay al menos dos medias grupales que son diferentes entre sí.

Los investigadores utilizan una medida conocida como valor p para determinar la significancia estadística: si el valor p cae por debajo del nivel de significancia, entonces el resultado es estadísticamente significativo . El valor p es una función de las medias y desviaciones estándar de las muestras de datos.

El p-valor de un contraste de hipótesis nos indica cuál es la probabilidad de obtener un valor del estadístico de contraste tanto o más “extraño” que el que se ha obtenido suponiendo que la hipótesis nula es cierta. Por tanto, p-valores pequeños nos llevarán a rechazar la hipótesis nula.

El objetivo de este contraste de hipótesis es decidir si una hipótesis sobre un determinado valor (k) de proporción de una variable en una población es apoyada, o no, por la evidencia empírica obtenida a partir de una muestra de esa población.

Pero, para comprobar o contrastar una hipótesis, se deben aplicar las correspondientes pruebas de significación estadística y éstas requieren de una formulación conocida como hipótesis nula (Ho)1,3-5.