Cómo encontrar el punto de corte para rechazar una hipótesis nula

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Por Deborah J. Rumsey

En estadística, si desea sacar conclusiones sobre una hipótesis nula H0 (rechazar o no rechazar) basada en un valor p, necesita establecer un punto de corte predeterminado en el que sólo aquellos valores p inferiores o iguales al valor de corte resulten en el rechazo de H0.

Mientras que 0.05 es un valor de corte muy popular para rechazar H0, los puntos de corte y las decisiones resultantes pueden variar – algunas personas usan puntos de corte más estrictos, como 0.01, requiriendo más evidencia antes de rechazar H0, y otros pueden tener puntos de corte menos estrictos, como 0.10, requiriendo menos evidencia.

Si H0 es rechazado (es decir, el valor p es menor o igual al nivel de significación predeterminado), el investigador puede decir que ha encontrado un resultado estadísticamente significativo. Un resultado es estadísticamente significativo si es demasiado improbable que haya ocurrido por casualidad asumiendo que H0 es cierto. Si usted obtiene un resultado estadísticamente significativo, tiene suficiente evidencia para rechazar la afirmación, H0, y concluir que algo diferente o nuevo está en efecto (es decir, Ha).

El nivel de significación puede considerarse como el valor p más alto posible que rechazaría H0 y declararía los resultados estadísticamente significativos. Las siguientes son las reglas generales para tomar una decisión sobre H0 basada en un valor p:

  • Si el valor p es menor o igual que su nivel de significación, entonces cumple con sus requisitos para tener suficiente evidencia contra H0; usted rechaza H0.
  • Si el valor p es mayor que su nivel de significación, sus datos no muestran evidencia más allá de una duda razonable; usted no rechaza H0.

Sin embargo, si planea tomar decisiones sobre H0 comparando el valor p con su nivel de significación, debe decidir sobre su nivel de significación de antemano. No sería justo cambiar su punto de corte después de que haya echado un vistazo a lo que está sucediendo en los datos.

Puede que te preguntes si está bien decir «Aceptar H0» en lugar de «No rechazar H0». La respuesta es un gran no. En una prueba de hipótesis, usted no está tratando de demostrar si H0 es cierto o no (lo cual es aceptable) – de hecho, si supiera si H0 es cierto, no estaría haciendo la prueba de hipótesis en primer lugar. Usted está tratando de demostrar si tiene suficiente evidencia para decir que H0 es falso, basándose en sus datos. O tienes suficiente evidencia para decir que es falsa (en cuyo caso rechazas H0) o no tienes suficiente evidencia para decir que es falsa (en cuyo caso no rechazas H0).

Estas pautas le ayudan a tomar una decisión (rechazar o no rechazar H0) basada en un valor p cuando su nivel de significación es 0,05:

  • Si el valor p es inferior a 0,01 (muy pequeño), los resultados se consideran altamente significativos desde el punto de vista estadístico: rechazar H0.
  • Si el valor p está entre 0,05 y 0,01 (pero no supercierre a 0,05), los resultados se consideran estadísticamente significativos: rechazar H0.
  • Si el valor p está realmente cerca de 0,05 (como 0,051 o 0,049), los resultados deberían considerarse marginalmente significativos – la decisión podría ser de cualquier manera.
  • Si el valor p es mayor que (pero no supercerca de) 0,05, los resultados se consideran no significativos – no se puede rechazar H0.

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