Prueba de hipótesis

l final de una prueba de hipótesis, el investigador o tomador de decisiones podrá  ✓ Rechazar una hipótesis verdadera, con lo que estaría cometiendo un error, que le llamaremos Error Tipo I o nivel de significación.  ✓ Aceptar una hipótesis verdadera, con lo que estaría decidiendo de manera acertadas. ¿Cuáles son las otras dos situaciones en las que el investigador o tomador de decisiones podrá estar al final de una prueba de hipótesis? 

“Las diferencias entre muestras se deben al azar: a los factores accidentales que determinan la selección de observaciones de cualquier muestra.” (Chao, Lincoln, L., Introducción a la Estadística, 1985, p. 256).  

Considerando las hipótesis antes planteadas:  𝐻₀: µ = 7 y 𝐻₁: µ > 7, para realizar la prueba de hipótesis se realiza un muestreo y se calcula la media. Debido a la naturaleza aleatoria del muestreo, la 𝑥 puede ser significativamente mayor a 7, que hará que se rechace la hipótesis nula cuando en realidad sea verdadera. “¿Cuándo puede considerarse una media muestral como ‘significativamente mayor’? La respuesta a esta pregunta depende del nivel de error que se desea tolerar; es decir, de la probabilidad de que la muestra haya proporcionado una media lo suficientemente mayor que el valor hipotético debido a factores aleatorios.”  El nivel de significación es la probabilidad de rechazar una hipótesis nula verdadera o de cometer lo que se denomina error tipo I; a esta probabilidad comúnmente se denota mediante ∝. El valor de ∝ afecta a la decisión de considerar significativa cualquier diferencia entre el valor muestral observado y el valor hipotético de la población, o si se considera demasiado extrema para atribuirse al azar. La selección de ∝ es arbitraria; depende de que tanto riesgo puede tomarse para rechazar incorrectamente una hipótesis nula verdadera.