0. Conceptos Teóricos Básicos ADII

Valor p (nivel crítico)

Es la denominación formal que reciben la probabilidad observada y el grado de compatibilidad de los datos con H0 (p), también conocido como nivel de significación observado.

Es la probabilidad condicional de obtener, asumiendo que la hipótesis nula (H0) es verdadera, un resultado muestral tan extremo o más extremo que el observado. Si el valor p es MENOR que el nivel de significación (alfa), se rechaza H0

¿Cuándo se rechaza H0?

Cuando p es MENOR que alfa, porque la probabilidad de que los resultados observados se deban al azar es menor que el riesgo máximo de equivocación que estamos dispuestos a aceptar.

Alfa de por sí es una probabilidad muy pequeña. Si p es menor que alfa, significa que es muy improbable que los datos hayan salido por mera casualidad bajo el supuesto de que H₀ fuera cierta.

Alfa o nivel de significación

Es la probabilidad máxima, fijada previamente por el analista, que se está dispuesto a asumir de cometer un Error Tipo I (rechazar H₀ cuando en realidad es verdadera).

Delimita el tamaño de la zona de rechazo o crítica.

Error tipo I

Ocurre cuando se toma la decisión de rechazar la hipótesis nula (H0) siendo esta realmente verdadera en la población.

Se conoce informalmente como un "falso positivo" y su probabilidad es alfa.

Valor crítico (o punto crítico)

Es el valor límite concreto en el eje del estadístico (por ejemplo, un valor de Z, t o chi^2) que delimita dónde empieza la zona crítica.

Error Tipo II

Ocurre cuando se toma la decisión de mantener la hipótesis nula (H0) siendo esta realmente falsa en la población. Se conoce como un "falso negativo" y su probabilidad se representa por BETA.

¿Cuál es la diferencia entre una distribución empírica y una teórica?

Una distribución empírica se construye directamente a partir de datos observados en una muestra real. Una distribución teórica es un modelo matemático (como la Normal, Binomial o t de Student) que asigna probabilidades teóricas a los valores.

¿Qué caracteriza a una distribución con asimetría positiva (hacia la derecha)?

Se caracteriza porque la mayor concentración de casos se sitúa en los valores bajos y la cola más larga de la distribución se extiende hacia los valores altos (hacia la derecha)

¿Qué caracteriza a una distribución con asimetría negativa (hacia la izquierda)?

Se caracteriza porque la mayor concentración de casos se sitúa en los valores altos y la cola más larga de la distribución se extiende hacia los valores bajos (hacia la izquierda)

¿Cuándo se plantea un contraste bilateral (bidireccional)?

Se plantea cuando la hipótesis alternativa (H1) establece que el parámetro es distinto al valor de prueba, repartiendo la zona de rechazo en ambas colas de la distribución

¿Cuándo se plantea un contraste unilateral derecho?

Se plantea cuando la hipótesis alternativa (H1) afirma expresamente que el parámetro es mayor que (>) el valor de prueba, ubicando la zona crítica únicamente en la cola derecha

¿Cuándo se plantea un contraste unilateral izquierdo?

Se plantea cuando la hipótesis alternativa (H1) afirma expresamente que el parámetro es menor que (