Pruebas estadísticas
El propósito de la investigación va más allá de describir las distribuciones de las variables; se pretende generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o el universo. Los datos casi siempre se recolectan de una muestra y sus resultados estadísticos se llaman estadígrafos; la media o desviación estándar de la distribución de una muestra son estadígrafos.A las estadísticas de la población o al universo se les conoce como parámetros. Los para metros no son calculados, porque no recolectan datos de toda la población, pero pueden ser inferidos de los estadígrafos. De ahí surge el nombre de estadística inferencial. La inferencia de los parámetros se lleva a cabo mediante técnicas estadísticas apropiadas. Se usan dos procedimientos:
1. Probarhipótesis
2. Estimar parámetros
Distribución muestral – es un conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras existentes determinando el tamaño de la población. Las distribuciones muestrales son las medias más conocidas.
Nivel de significancia – es un nivel de la probabilidad de equivocarse y que fija de manera a piori el investigador. La probabilidad de que un eventoocurra oscila entre cero y uno, donde cero significa imposibilidad de ocurrencia y uno la certeza de que ocurra el evento. La suma de posibilidades siempre es uno.
La relación entre el nivel de significancia y la distribución muestral es que, el nivel de significancia se expresa en términos de probabilidad (0.05 y 0.01) y la distribución muestral también como probabilidad (el área total estacomo 1.0)
Ejemplo aplicado a la investigación Coca Cola vs Pepsi. Niveles de significancia en la distribución de la muestra
Nivel de significancia del 0.05
Medida hipotética de la población
95% del área
2.5% del área 2.5% del área
Errores al realizar pruebas estadísticas
Nunca se estará completamente seguro de la estimación. Se trabaja con altos niveles de confianza o seguridad,aunque el riesgo es mínimo, podrían cometerse errores. Los resultados posibles al probar la hipótesis serian:
1. Aceptar una hipótesis verdadera (decisión correcta)
2. Rechazar una hipótesis falsa (decisión correcta)
3. Aceptar una hipótesis falsa (conocido como error tipo II)
4. Rechazar una hipótesis verdadera (conocida como error tipo I)
Ambos tipos de errores son indeseables peropuede reducirse la posibilidad de que se presenten mediante:
1. Muestras representativas probabilísticas
2. Inspección cuidadosa de los datos
3. Selección de las pruebas estadísticas apropiadas
4. Mayor conocimiento de la población
Existen dos tipos de análisis estadísticos que pueden realizarse para probar la hipótesis.
1. Análisis parametricos
a. La distribuciónpoblacional de la variable dependiente es normal.
b. El nivel de medición de la variable dependiente es por intervalos o razón.
c. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea.
d. Pruebas estadísticas parametricas:
i. Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal – es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variablesmedidas en un nivel por intervalos o de razón. Se simboliza r y se usa en tipos de hipótesis correlacional.
ii. Prueba t – es una prueba estadística para evaluar si dos grupos entre sí de manera significativa respecto a sus medias. Se simboliza t y se usa en tipos de hipótesis de diferencia de grupos.
iii. Prueba de contraste de la diferencia de proporciones – es una pruebaestadística para analiza si dos proporciones difieren significativamente entre sí. Se usa en tipos de hipótesis de diferencia de grupos.
iv. Análisis de varianza unidireccional o de un factor (ANOVA) – es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas. Esta prueba se usa para tres, cuatro o más grupos. Se usa…
