Información relativa a un parámetro de la población sujeta a verificación.
Procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.
comienza con una afirmación, o suposición, sobre un parámetro de la población, como la media poblacional.
Para probar la validez de la afirmación se debe seleccionar una muestra de la población, calcular el estadístico muestral y, con base en ciertas reglas de decisión, aceptar o rechazar la hipótesis.
Enunciado relativo al valor de un parámetro poblacional que se formula con el fin de probar evidencia numérica.
(PASO)
Se establece la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1).
Consiste en establecer la hipótesis que se debe probar. Ésta recibe el nombre de hipótesis nula, la cual se designa H0, y se lee “H subíndice cero”.
Enunciado que se acepta si los datos de la muestra ofrecen suficiente evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula. Describe lo que se concluirá si se rechaza la hipótesis nula. Se representa H1 y se lee “H subíndice uno”. También se le conoce como hipótesis de investigación.
(PASO)
se selecciona un nivel de significancia.
Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
Rechazar la hipótesis nula H0, cuando es verdadera.
Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.
(PASO)
Se selecciona el estadístico de prueba.
Valor, determinado a partir de la información de la muestra, para determinar si se rechaza la hipótesis nula.
Punto de división entre la región en que se rechaza la hipótesis nula y aquella en la que se acepta.
(PASO)
Se formula una regla de decisión con base a los pasos 1, 2 y 3 anteriores.
(PASO)
Se toma una decisión en lo que se refiere a la hipótesis nula con base a la información de la muestra. Se interpretan los resultados de la prueba.
Es la razón entre el número de éxitos y el número de observaciones.
Grupo de técnicas para medir la asociación entre dos variables.
Creado por Karl Pearson alrededor de 1900, describe la medida de la fuerza de la relación lineal entre dos variables.
Se designa con la letra r, y con frecuencia se le conoce como r de Pearson.
Puede adoptar cualquier valor de 1.00 a -1.00 lo cual indica una correlación perfecta.
.
(se pronuncia “rho”) representará la correlación entre la población.
Ecuación que expresa la relación lineal entre dos variables. .
Determina una ecuación de regresión al minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los valores reales de Y y los valores pronosticados de Y.
Proporción de la variación total de la variable dependiente Y que se explica, o contabiliza, por la variación de la dependiente X.
Es fácil de calcular. Es el coeficiente al cuadrado. Por lo tanto, también se usa el término R al cuadrado.
SON CARACTERISTICAS DE: Coeficiente de correlación Análisis de correlación Prueba de hipótesis Análisis de regresión.
r= -1
r= 1 Correlación perfecta Correlación Moderada Correlación fuerte Correlación débil.
r= 0 No hay correlación Correlación perfecta Correlación moderada Correlación débil.
r= 0.5
r= -0.5 Correlación moderada Correlación perfecta Correlación débil No hay correlación.
r= # cerca de 1 y -1 Correlación fuerte Correlación débil Correlación moderada Correlación perfecta.
r= # cerca del 0 Correlación débil Correlación moderada no hay correlación Correlación perfecta.
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