T.tests_alternative hypothesis

Ejemplo Visual del proceso de prueba de hipótesis (Ho vrs. Ha), con la prueba de T

Tenemos dos grupos de datos de peso. En este caso, esperamos que el segundo grupo tenga un promedio de peso mayor que el primero ( H_a : ŷ₁ < ŷ₂ ). Utilizando la prueba de T de una cola, pretendemos rechazar la hipótesis de “No diferencia” ( H_O : ŷ₁ = ŷ₂ )

Datos

t <- t.test(data= pesos.n,
            peso ~ group,
       alternative = "less")
t

    Welch Two Sample t-test

data:  peso by group
t = -2.635, df = 198, p-value = 0.004539
alternative hypothesis: true difference in means between group group1 and group group2 is less than 0
95 percent confidence interval:
       -Inf -0.7456836
sample estimates:
mean in group group1 mean in group group2 
            165.8301             167.8301 

La cantidad de errores estándar que separa a los promedios de las dos poblaciones ( N₁ y N₂ ) es t= -2.64. Si lo vemos en una distribución teórica de valores de t sacados de muestras de la misma población, vemos qué tan probable es encontrar ese valor de t, y este es muy poco probable (0.0045)

Conclusión: La probabilidad de error al rechazar la H_O (μ₁ = μ₂) es “baja” (P= 0.0045). Por lo tanto, con tal confianza (1-P= 0.9955 ), concluimos que el promedio poblaciónal del segundo grupo, es mayor que el del primer grupo.