Fundamentos de Pruebas de Hipótesis

¿Qué es la hipótesis nula en un estudio estadístico?

• La hipótesis nula es una afirmación que siempre es verdadera.

• La hipótesis nula establece que hay una relación significativa entre las variables.

• La hipótesis nula es una teoría que debe ser probada y aceptada.

• La hipótesis nula es una afirmación que sugiere que no hay efecto o relación entre las variables en estudio.

Define la hipótesis alternativa y su importancia.

• La hipótesis alternativa es una afirmación que sugiere la existencia de un efecto o relación, y es crucial para validar teorías y realizar pruebas estadísticas.

• La hipótesis alternativa es irrelevante para las pruebas estadísticas.

• La hipótesis alternativa es una afirmación que niega la existencia de un efecto.

• La hipótesis alternativa solo se utiliza en estudios cualitativos.

¿Cuál es el error tipo I y cómo se interpreta?

• El error tipo I es el rechazo correcto de la hipótesis nula.

• El error tipo I es el rechazo incorrecto de la hipótesis nula.

• El error tipo I se refiere a no rechazar la hipótesis alternativa.

• El error tipo I es la aceptación incorrecta de la hipótesis nula.

Explica el error tipo II y su significado en pruebas de hipótesis.

• El error tipo II ocurre al rechazar la hipótesis alternativa cuando es falsa.

• El error tipo II es la aceptación de la hipótesis nula cuando es verdadera.

• El error tipo II se refiere a la confusión entre la hipótesis nula y la alternativa.

• El error tipo II es la falla en rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

¿Cómo se determina si se rechaza la hipótesis nula?

• Se rechaza la hipótesis nula si el valor p es menor que el nivel de significancia.

• Se rechaza la hipótesis nula si el valor p es igual al nivel de significancia.

• Se rechaza la hipótesis nula sin necesidad de calcular el valor p.

• Se rechaza la hipótesis nula si el valor p es mayor que el nivel de significancia.

¿Qué papel juega el nivel de significancia en la hipótesis nula?

• El nivel de significancia define el umbral para rechazar la hipótesis nula.

• El nivel de significancia se utiliza para calcular la media de la muestra.

• El nivel de significancia determina la validez de la hipótesis alternativa.

• El nivel de significancia es irrelevante para la prueba de hipótesis.

¿Qué significa un p-valor menor que 0.05?

• Indica que no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis alternativa.

• Indica evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula.

• Significa que la hipótesis nula es definitivamente cierta.

• Sugiere que los resultados son irrelevantes para el estudio.

¿Cómo se relacionan las hipótesis nula y alternativa en un experimento?

• La hipótesis alternativa se utiliza solo en experimentos cualitativos, no en cuantitativos.

• La hipótesis nula y alternativa son opuestas; H0 busca demostrar la ausencia de efecto, H1 busca demostrar su presencia.

• La hipótesis nula siempre es aceptada, mientras que la alternativa es rechazada.

• La hipótesis nula y alternativa son iguales; ambas buscan demostrar lo mismo.

¿Qué consecuencias tiene cometer un error tipo I?

• Aumenta la precisión en las decisiones

• Las consecuencias incluyen decisiones erróneas y acciones basadas en resultados falsos positivos.

• No tiene impacto en la toma de decisiones

• Genera resultados más confiables

¿Cuáles son las implicaciones de un error tipo II en la investigación?

• Las implicaciones de un error tipo II incluyen conclusiones incorrectas sobre la hipótesis nula, pérdida de oportunidades para identificar efectos reales y desconfianza en los resultados.

• Conclusiones correctas sobre la hipótesis alternativa

• Aumento de la confianza en los resultados

• Identificación de efectos reales