Prueba de hipótesis para un experimento
Nuestro conocimiento solo puede ser finito, mientras que nuestra ignorancia debe ser necesariamente infinita. -Karl Popper
Karl Popper
Introducción
La distribución normal es un tema muy importante en estadística y durante esta clase se aplicará de forma práctica, como primera prueba antes de cualquier otra prueba estadística. Primeramente, se revisará la formulación y prueba de hipótesis, luego se revisarán las pruebas para asumir la normalidad de una muestra, pruebas estadísticas para una y dos muestras, dos muestras no normales y finalmente una alternativa a la prueba de hipótesis utilizando el intervalo de confianza del 95% (IC 95%) de la media.
Formulación y pruebas de hipótesis para 1 y 2 muestras
Normalmente, para iniciar con la resolución de un problema se aplica el método científico. De acurdo con Risk (2003), éste es un proceso con el cual se investiga de forma sistemática las observaciones, se resuelven problemas y se prueban hipótesis. Como parte del método científico la propuesta de una hipótesis y luego su comprobación, son temas bien definidos, y a pesar de la incertidumbre asociada al problema es posible cuantificar el error de la conclusión planteada por la hipótesis.
Los pasos del método científico:
- Plantear un problema a resolver.
- Colectar una serie de observaciones.
- Formular una o más hipótesis.
- Probar dichas hipótesis.
- Declarar las conclusiones.
La estadística nos puede ayudar en los pasos 2 (diseño y colecta de las observaciones) y 4 (prueba de hipótesis). Una hipótesis se puede definir de la siguiente manera: Una explicación tentativa que cuenta con un conjunto de hechos que pueden ser probados con una investigación posterior.
Ejemplo
Normalmente, para iniciar con la resolución de un problema se aplica el método científico. De acurdo con Risk (2003), éste es un proceso con el cual se investiga de forma sistemática las observaciones, se resuelven problemas y se prueban hipótesis. Como parte del método científico la propuesta de una hipótesis y luego su comprobación, son temas bien definidos, y a pesar de la incertidumbre asociada al problema es posible cuantificar el error de la conclusión planteada por la hipótesis.
Los pasos del método científico:
Plantear un problema a resolver. Colectar una serie de observaciones. Formular una o más hipótesis. Probar dichas hipótesis. Declarar las conclusiones. La estadística nos puede ayudar en los pasos 2 (diseño y colecta de las observaciones) y 4 (prueba de hipótesis). Una hipótesis se puede definir de la siguiente manera: Una explicación tentativa que cuenta con un conjunto de hechos que pueden ser probados con una investigación posterior.
\[ IE=∅tallo(htallo/10)+2 \]
El índice de Esbeltez (IE) alcanza valores máximos de 1.2 lo que indica que la plántulas tienen mayor probabilidad de éxito al llevarse a campo. Valores cercanos a 1 indica que la planta tendrá menos problemas en el establecimiento y valores por abajo de 0.5 son plántulas de mala calidad (Olivo and Buduba 2006).
- Importar datos
## Installing package into 'C:/Users/brayam/Documents/R/win-library/3.6'
## (as 'lib' is unspecified)## Warning: package 'citr' is not available (for R version 3.6.3)## Warning: unable to access index for repository http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/3.6:
## no fue posible abrir la URL 'http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/3.6/PACKAGES'## Warning in p_install(package, character.only = TRUE, ...):## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'citr'## Warning in p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", : Failed to install/load:
## citr## Parsed with column specification:
## cols(
## .default = col_double(),
## cve_ent = col_character(),
## nombre = col_character()
## )## See spec(...) for full column specifications.\[ \begin{array}{l|l|l|c} \text{Conclusión} & \text{Significado} & \text{Uso}& \text{Observación}\\ \hline p & \text{probability} & \text{Calcula probabilidades acumuladas (cdf)} & \text{---}\\ q & \text{quantile} & \text{Calcula cuantiles (percentiles)} & \text{---}\\ d & \text{density} & \text{Calcula probabilidades puntuales} & \text{Sólo uso gráfico en el caso continuo}\\ r & \text{random} & \text{Genera datos aleatorios según una distribución específica} & \text{---}\\ \hline \end{array} \]
Bibliográfia
*Risk, Marcelo R. 2003. Cartas Sobre Estadística de La Revista Argentina de Bioingeniería. Facultad Regional de Buenos Aires, Universidad tecnológica Nacional, Argentina
*Métodos cuantitativos (Aleksander Dietrichson, PhD)