Tipos de error

Estadística Inferencial
UNIDAD III. PRUEBAS DE HIPÓTESIS
3.2 Tipos de error
3.2. Tipos de error
Al realizar la prueba de hipótesis y tomar una decisión sobre cual
hipótesis consideramos como verdadera podemos caer en alguno de los
siguientes casos:
Recordemos que la hipótesis es una afirmación sobre un parámetro de
la población, como la media, la varianza o la desviación estándar.
Una hipótesis es una afirmación sobre un parámetro poblacional, la
cual será aceptada o rechazada en base a evidencia estadística. La
hipótesis inicial que se define sobre la población se llama hipótesis
nula; pero si rechazamos esa hipótesis nula debemos tener una
hipótesis alternativa, la cual tomaremos si la hipótesis inicial o nula es
falsa. Entonces:
Ho: Hipótesis Nula, premisa a partir de la cual partimos para analizar
la población.
Ha: Hipótesis alternativa, como su nombre lo dice, debe ser la
alternativa que debe ser cierta en caso de que la hipótesis nula sea
considerada como falsa.
El proceso de revisión de la hipótesis para determinar si se considera
verdadera o falsa se llama Prueba de Hipótesis.
Elaboró: MC. Marcel Ruiz Martínez
Decisión Rechazar Ho
tomada Aceptar Ho
Realidad
Ho es cierta
Ho es falsa
Error tipo I: α
Éxito
Éxito
Error tipo II: β
Nivel de significancia: Para las pruebas de hipótesis se debe definir
dicho nivel, y representa la probabilidad de rechazar una hipótesis nula
verdadera, simbólicamente se representa por alfa “α”.
Si quieres saber más sobre los tipos de error, consulta las páginas 366 y
367 de la siguiente bibliografía:
Weiers, R. M. (2006). Introduccion a la estadistica para Negocios.
México DF: THOMSON.
Disponible en el link:
http://books.google.com.mx/books?id=5Xwmc55iXoQC&lpg=PP1&pg=PR2#v=onepage&q=&f=false
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