¿Cuáles son los tipos de hipótesis en estadística?

Hay tres tipos de hipótesis estadística que corresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula: 1) de estimación, 2) de correlación y 3) de diferencia de medias.

Hipótesis de investigación Hi: proposiciones tentativas sobre la o las posibles relaciones entre dos o más variables. Hipótesis nula Ho: proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables. Hipótesis alternativas Ha: son posibilidades diferentes o “alternas” ante las hipótesis de investigación y nula.

La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento especializado. La hipótesis alternativa indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula.

Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula es la afirmación que se está comprobando. Normalmente la hipótesis nula es una afirmación de "sin efecto" o "sin diferencia".

2. TIPOS DE HIPÓTESIS

Las hipótesis descriptivas son proposiciones del valor de las variables que se va a observar en un contexto o en la expresión de otra variable. Las hipótesis de este tipo se utilizan en estudios descriptivos.

H0: no hay tendencia en esta serie temporal. Ha: hay una tendencia en esta serie temporal. H0: los campos de maíz sometidos a los fertilizantes A, B, C o D producen rendimientos equivalentes.

La hipótesis nula (Ho) es aquella que recoge el supuesto de que el parámetro toma un valor determinado y es la que soporta la carga de la prueba. La decisión de rechazar la hipótesis nula, que en principio se considera cierta, está en función de que sea o no compatible con la evidencia empírica contenida en la muestra.

Hipótesis correlacionales

Hipótesis de correlación positiva, cuando el incremento de una variable trae consigo el incremento de la otra. Por ejemplo, si los científicos que estudian la enfermedad proponen que a mayor edad de los pacientes, mayor posibilidad de muerte hay al contagiarse.

La prueba de significancia de la hipótesis nula constituye la herramienta más generalizada para evaluar hipótesis científicas y tomar decisiones al respecto, no sólo en las ciencias médicas y de la salud, sino también en la biología, la psicología, las ciencias políticas y otras ciencias sociales.

Se denominan hipótesis nula e hipótesis alternativa. Estas hipótesis contienen puntos de vista opuestos. H₀: La hipótesis nula: Es una afirmación de que no hay diferencia entre las variables: no están relacionadas.

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.

Debe determinar los criterios para la prueba y el tamaño de muestra necesario antes de recolectar los datos.

Para realizar una prueba de hipótesis se deben tener en cuenta los siguientes pasos:

Hipótesis: son afirmaciones sobre los parámetros poblacionales. que se da por cierta sobre un parámetro poblacional, mientras no se demuestre lo contrario. Plantea la no diferencia con el dato aportado por lo que siempre incluye la igualdad, ya sea en la forma =, ≥ o ≤.

Las teorías implícitas (TI) son grupos de representaciones implícitas almacenadas en la cognición de las personas, pero compartidas entre grupos sociales; son subconscientes, pero pueden traerse a la conciencia mediante cuestionarios; las personas las elaboran participando en escenarios socioculturales concretos, o ...

HIPÓTESIS DE RELACIÓN CAUSAL

Son las que permiten explicar y predecir los hechos y fenómenos con determinados márgenes de error, y se dan cuando se cumple con las siguientes condiciones: a) El comportamiento o variación de una variable es el “efecto” del comportamiento o variación de otra variable “causa”.

La hipótesis operacional es una hipótesis de investigación donde se han definido operacionalmente todas sus variables. En otras palabras, es aquella en que se aplica a los términos de la hipótesis de investigación definiciones reductivas ya sean de manipulación o bien de medición.

Una hipótesis simple predice la relación entre una única variable dependiente y una única variable independiente. Una hipótesis compleja predice la relación entre dos o más variables independientes y dependientes.

Es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medida en que pueda generar explicaciones lógicas del porqué se produce este vínculo.Su función consiste en delimitar el problema que se va a investigar según algunos elementos tales como el tiempo, el lugar, las características ...

Las hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Se derivan de la teoría existente (Williams, 2003) y deben formularse a manera de proposiciones. De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación.

Simplemente por convenio, con la debilidad que ello conlleva, se ha aceptado que la H0 se rechazará cuando la probabilidad de un resultado más extremo sea más pequeña que el 5% (nivel de significación α).

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.

Recuerde que con ANOVA, formulamos dos hipótesis: la hipótesis nula de que todas las medias son iguales y la hipótesis alternativa de que no todas las medias son iguales.

Cuando se rechaza la hipótesis nula, H0 aunque ésta sea verdadera, se comete un error llamado de tipo α; por otra parte, la aceptación de una hipótesis nula H0, siendo ésta falsa, conduce al error de tipo β (tabla 1).