Resumen Tema 10: Estimación y/o significación estadística.

1. Significación estadística.

• Otra forma de hacer inferencia.
• Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método más científico.
• Se parte de la hipótesis nula frente a la hipótesis alternativas.
• Permite calcular el nivel de significación, si es alta se puede rechazar la hipótesis nula y viceversa.
• Permite cuantificar el error.

2. Hipótesis estadística.

Creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones (no muestras). Pretenden comprobar si las diferencias en la muestra pueden ser omitidas y generalizar en la población.

• Hipótesis nula: Contempla la no diferencia entre los parámetros que se comparan.
• Hipótesis alternativa: Contempla la diferencia entre los parámetros que se comparan.

Cómo contrastar hipótesis:

Tipos de errores.

3. Método de contraste de hipótesis.

1. Expresar el interrogante de la investigación con hipótesis estadística (nula o alternativa).
2. Decidir prueba estadística adecuada según las características de la población y el tipo de variables de la hipótesis. Para ello:
• Si la población sigue una distribución normal, se usan métodos paramétricos:
• T-student.
• Anova.
• Fisher.
• Pearson.
• Si lapoblación no sigue una distribución normal, se usan métodos no paramétricos:
• U-Mann Whitney.
• K-W.
• Tablas de contigencia.

Tipos de análisis estadísticos según el tipo de variables implicadas en el estudio