El error de tipo II, es el de no negar H0, en el supuesto que H0 es falsa. A la afirmación que se desea probar se le llama hipótesis nula y se designa con H0. El procedimientoPrueba binomialcompara las frecuencias observadas de ámbas categorías de una variable dicotómica con las frecuencias aguardadas en una distribución binomial con un factor de probabilidad concretado. Predeterminado, el factor de probabilidad para los dos conjuntos es 0.5.
Primeramente, introduzcamos en R los datos que proporciona el enunciado y construyamos la tabla de contingencia. Se les exhibe el reverso de un naipe escogido a la suerte 25 ocasiones y se les pregunta a cuál de los 4 palos forma parte. Una simple generalización del ejemplo considera una mezcla de frijoles y un puñado que tiene dentro escasos o varios frijoles blancos. Se necesitan mucho más cálculos y mucho más comparaciones para llegar a una respuesta formal, pero la filosofía central no cambió; Si la composición del puñado es muy diferente a la de la bolsa, entonces la exhibe probablemente se produjo en otra bolsa.
Distribuciones Normales
Dejó tomar una resolución sin el cálculo de una posibilidad. Era adecuado para el trabajo de clase y para empleo operativo, pero era deficiente para informar los resultados. El último proceso se fundamentó en tablas extensas o en soporte computacional no siempre disponible. Cuando se repudia la hipótesis nula, H0 aunque esta sea verdadera, se comete un fallo llamado de tipo α; por otra parte, la aceptación de una hipótesis nula H0, siendo ésta falsa, conduce al fallo de tipo β . De los dos, el más esencial es alfa que llamaremos nivel de significación y nos comunica de la posibilidad que poseemos de estar equivocados si admitimos la hipótesis opción alternativa. La intuición sugiere que debe rechazarse la hipótesis nula si un valor de la estadística es en forma bastante, diferente, mayor que, o menor que cero, en dependencia de la hipótesis opción alternativa.
Por definición, la probabilidad de obtener resultados que conduzcan al rechazo de la hipótesis nula es \\( \\alpha\\), suponiendo que ésta sea la verdadera. De entre las posibles regiones críticas que cumplen esta condición, escogemos la que minimice el fallo de tipo II . Se denomina zona crítica a los valores de prueba que rechazan la hipótesis nula. El área de la región crítica es igual al tamaño del fallo de tipo I.
Pruebas De Hipótesis Respecto A La Varianza En El Momento En Que Se Muestrean
Probar una hipótesis estadística consiste revisar si hay bastante prueba empírica para sustentar esa afirmación. Para ello se obtiene una muestra y se calcula la probabilidad de sostener esa afirmación en base a los datos muestrales. Para esto, y sabiendo que ámbas variables que se estudian son de tipo nominal, calcularemos el coeficiente phi, el coeficiente C de contingencia, el coeficiente V de Cramer y los coeficientes lambda. Como se puede ver, 2 de los 4 valores aguardados (es decir, el 50%) están bajo 5. Esto ocurre muchas veces cuando se trabaja con muestras de tamaño achicado, como es nuestro caso. En estas oportunidades, hay que interpretar los desenlaces con precaución.
Si se acepta la hipótesis opción alternativa, llegamos a la conclusión de que la hipótesis es cierta. La población general se subdividió en dos conjuntos, zurdos y derechos, y cada grupo fue dividido en fumadores y no fumadores. Sea p1la proporción de personas zurdas que fuman y p2la proporción de personas diestras que fuman. Inferiores al tamaño máximo que puede tolerarse, se compararán sus funcionalidades capacidad para elegir cuál es la mejor de las dos.
En este momento puedes ajustar el nombre de un tablero de recortes para almacenar tus recortes. Únicamente vamos a estudiar el contraste bilateral para la media. Ya que dicho intervalo no incluye al cero, puede concluirse con un 98% de confiabilidad, que el porcentaje de zurdos que fuman es mayor que el correspondiente para las personas derechas. Inferencias para proporciones de dos distribuciones binomiales independientes. En la tabla se observa que, para cualquier valor de p, la capacidad de la prueba B es mayor que la de la prueba A. Según con lo anterior, la prueba B es uniformemente mucho más vigorosa que la prueba A y es la mejor prueba de ámbas indicadas.
El primer género de fallo ocurre en el instante en que la hipótesis nula se repudia equivocadamente. Por contra, imaginemos que de todos modos la moneda es sesgada y la auténtica probabilidad de que ocurra “cara” es igual a 0.8, lo cual quiere decir que la hipótesis inicial es falsa. Consecuentemente la Hipótesis Nula que asigna 0.5 a la posibilidad de que ocurra “cara” es falsa.
Si la compañía piensa tolerar un tamaño máximo de 0,1 para el error de tipo I, determinar la mejor prueba a usar para decidir entre H0 y H1. Representa la posibilidad de que se encuentre en la región crítica en el momento en que es falsa. De fallo de tipo I asimismo se conoce como el nivel de significación estadística. Una manera fácil de conseguir reglas de resolución radica en seleccionar aquel procedimiento que tenga el error más pequeño de tipo II de entre todos los métodos que den el mismo tamaño de fallo de tipo I. Calcular el estadístico para una muestra azarosa y compararlo con la zona crítica, o equivalentemente, calcular el “valor p” del estadístico (posibilidad de conseguir ese valor, u otro mucho más distanciado de la H0, si H0 fuera alguna) y compararlo con a. Obsérvese que, de esta manera, se está mucho más seguro cuando se rechaza una hipótesis que en el momento en que no.
El valor crítico \\(C_\\) divide a las dos zonas (la crítica y la de no-rechazo). Si se acepta la hipótesis nula, de todos modos no podemos asegurar que sea cierta, sino la hipótesis alternativa no es alguna, puesto que el margen de error con el que se acepta la hipótesis nula es muy grande. Un investigador médico se atrae por saber si un fármaco en fase de prueba tiene el efecto colateral no deseable de subir la presión sistólica sanguínea. En un ámbito controlado de laboratorio se le toman la presión sanguínea de los n sujetos y se les administra el fármaco en el transcurso de un transcurso adecuado de tiempo después del cual se las vuelve a tomar la presión sanguínea.
Pruebas Para 2 Muestras
El ejemplo original tiene por nombre prueba de un solo lado o de una cola, al tiempo que la generalización se llama prueba de 2 o dos colas. La hipótesis de la inocencia se rechaza solo en el instante en que un fallo es muy improbable, porque no se desea condenar a un acusado inocente. Tal fallo tiene por nombre fallo del primer tipo , y se controla que la ocurrencia de este fallo sea rara. La posibilidad de cometer Fallo de tipo II es dependiente del verdadero valor del parámetro.
Como puede verse en la tabla conforme el fallo de tipo I disminuye, el de tipo II incrementa. Si la opción propuesta por la hipótesis nula es falsa, pero difiere poquísimo del verdadero valor, la opción de no negar H0es alta. En el ejemplo de Lady probando té (a continuación), Fisher requirió que Lady clasificara apropiadamente todas y cada una de las tazas de té para justificar la conclusión de que era improbable que el resultado fuera una al azar. Su prueba reveló que si la dama efectivamente estaba adivinando a la suerte (la hipótesis nula), había un 1,4% de posibilidades de que se generaran los resultados vistos (té a la perfección ordenado). El proceso de distinguir entre la hipótesis nula y la hipótesis opción alternativa se ve facilitado por la consideración de 2 tipos especiales de errores.