Resumen del tema 10 de ETICs: Hipótesis estadísticas. Test de hipótesis.

  1.       CONTRASTES DE HIPÓTESIS

Para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los test o contrastes de hipótesis.

Con los intervalos nos hacemos una idea de un parámetro de una población dado un par de números entre los que confiamos que esté el valor desconocido.

Con los contrastes (test) de hipótesis la estrategia es la siguiente:

-          Establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro.

-          Realizamos la recogida de datos.

-          Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

Son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

Sean cuales sean los deseos de los investigadores, el test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula (la que establece igualdad entre los grupos a comparar, o lo que es lo mismo, la que no establece relación entre las variables de estudio).

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

DEPENDIENTE INDEPENDIENTE	Cualitativa 2 Grupos	Cualitativa > 2 Grupos	Cuantitativa
Cualitativa 2 Grupos	Chi cuadrado T comparación proporciones P. exacta de Fisher P. Mc Nemar	Chi cuadrado Q de Cochran	T student U. de Mann- Whitney T. Wilcoxon
Cualitativa > 2 Grupos	Chi cuadrado Q. de Cochran	Chi cuadrado Q. de Cochrann	A. varianza Kruskall-Wallis F. Friedman
Cuantitativa	Regresión logística	Regresion logística	Regression lineal: Correl. Pearson Correl. Spearman

2.       ERRORES DE HIPÓTESIS.

El test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula.

Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula. Todo depende de una error, al que llamamos α.

El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.

El error α más pequeño al que podemos rechazar H₀ es el error p. (p es sinónimo de α minimizada)

Habitualmente rechazamos H₀ para un nivel α máximo del 5% (p< 0.05). Por encima del 5% de error, aceptamos la hipótesis nula. Es lo que llamamos “significación estadística”.

3.       TIPOS DE ERRORES EN TEST DE HIPÓTESIS.

RESULTADO DEL TEST REALIDAD	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo 1 (error α)	No error (1-α)
H0 falsa	No error (1-β)	Error tipo 2 (error β)

El error más importante para nosotros es el tipo alfa. Aceptamos que podemos equivocarnos hasta un 5%.

4.       TEST DE HIPÓTESIS CHI-CUADRADO.

Para comparar variables cualitativas (dependiente e independiente).

Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta y estudiamos como es de probable que siendo iguales dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos. Ya explicamos cómo se hace en el seminario 4.