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Comprensión del nivel de significación en las pruebas de hipótesis

Comprensión del nivel de significación en las pruebas de hipótesis

La prueba de hipótesis es un proceso científico generalizado utilizado en disciplinas estadísticas y de ciencias sociales. En el estudio de la estadística, se logra un resultado estadísticamente significativo (o uno con significancia estadística) en una prueba de hipótesis cuando el valor p es menor que el nivel de significancia definido. El valor p es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba o un resultado muestral tan extremo o más extremo que el observado en el estudio, mientras que el nivel de significancia o alfa le dice al investigador cómo deben ser los resultados extremos para rechazar la hipótesis nula. En otras palabras, si el valor p es igual o menor que el nivel de significancia definido (típicamente denotado por α), el investigador puede asumir con seguridad que los datos observados son inconsistentes con el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera, lo que significa que La hipótesis nula, o la premisa de que no hay relación entre las variables probadas, puede ser rechazada.

Al rechazar o refutar la hipótesis nula, un investigador concluye que existe una base científica para la creencia de que existe alguna relación entre las variables y que los resultados no se debieron a un error de muestreo o al azar. Si bien rechazar la hipótesis nula es un objetivo central en la mayoría de los estudios científicos, es importante tener en cuenta que el rechazo de la hipótesis nula no es equivalente a la prueba de la hipótesis alternativa del investigador.

Resultados estadísticos significativos y nivel de significancia

El concepto de significación estadística es fundamental para la prueba de hipótesis. En un estudio que implica extraer una muestra aleatoria de una población más grande en un esfuerzo por probar algún resultado que pueda aplicarse a la población en su conjunto, existe el potencial constante de que los datos del estudio sean resultado de un error de muestreo o una simple coincidencia o casualidad. Al determinar un nivel de significancia y probar el valor p contra él, un investigador puede defender o rechazar con confianza la hipótesis nula. El nivel de significancia, en el más simple de los términos, es la probabilidad umbral de rechazar incorrectamente la hipótesis nula cuando de hecho es cierta. Esto también se conoce como la tasa de error tipo I. Por lo tanto, el nivel de significancia o alfa está asociado con el nivel de confianza general de la prueba, lo que significa que cuanto mayor sea el valor de alfa, mayor será la confianza en la prueba.

Errores tipo I y nivel de significación

Un error tipo I, o un error del primer tipo, ocurre cuando la hipótesis nula es rechazada cuando en realidad es cierta. En otras palabras, un error tipo I es comparable a un falso positivo. Los errores de tipo I se controlan definiendo un nivel de significación apropiado. Las mejores prácticas en pruebas de hipótesis científicas requieren seleccionar un nivel de significancia antes de que comience la recolección de datos. El nivel de significancia más común es 0.05 (o 5%), lo que significa que hay un 5% de probabilidad de que la prueba sufra un error de tipo I al rechazar una hipótesis nula verdadera. Este nivel de significación, por el contrario, se traduce en un nivel de confianza del 95%, lo que significa que en una serie de pruebas de hipótesis, el 95% no dará como resultado un error tipo I.