Definición de Contraste de Hipótesis

Marcoantonio Villanueva Bustamante
Doctor en Psicología

El contraste de hipótesis es un procedimiento que se emplea en la estadística inferencial con la finalidad de probar una hipótesis estadística y determinar si esta se debe mantener o rechazar; en este proceso se estima si una población estadística es compatible con los datos de una población empírica.

En esta plataforma se puede encontrar un artículo que aborda las hipótesis, en el que se concluye que estas son explicaciones tentativas que damos a un fenómeno de estudio conforme procesos de comprobación; en este sentido, ¿cómo comprobamos tales hipótesis? El proceso se realiza mediante el contraste de hipótesis o prueba de significación, es una estrategia orientada a la resolución de decisiones. Para realizar este procedimiento se emplea la estadística inferencial, la cual es una rama de la estadística que permite generalizar (inferir) la información contenida en una muestra a una población. Antes de profundizar en el tema, hay comprender el concepto de hipótesis estadística, pues constituye la médula del procedimiento.

Hipótesis estadística

Las hipótesis estadísticas no son tan diferentes a las hipótesis de investigación, ambas son explicaciones a un suceso, sin embargo, están orientadas a la distribución empírica de los datos y la probabilidad. De este modo, podemos asumir que las hipótesis estadísticas son enunciados sobre una o más distribuciones de privacidad; siendo más específicos, sobre la forma de dichas distribuciones, o bien, sobre el valor de uno o más parámetros. Es usual que esta hipótesis se represente mediante la letra H, seguida de la afirmación que se está poniendo a prueba. Las hipótesis estadísticas se fundamentan en las hipótesis de investigación, sin embargo, es necesario mencionar que no hay una reciprocidad exacta.

Las hipótesis estadísticas se dividen en dos tipos: hipótesis nula e hipótesis alternativas o de trabajo. La hipótesis nula, que es representada del siguiente modo H0, es sobre la que se trabaja y, por tanto, es la que se pone a prueba; se le puede considerar como la clave de dicho procedimiento. Esta hipótesis es descrita como una afirmación que no muestra diferencia entre el valor esperado y el real. Por ejemplo:

H0: M1 = M2
H0: X = Y

La hipótesis alternativa se representa del siguiente modo H1, la cual no es otra cosa más que la negación de la hipótesis nula; si bien es necesario contar con una de estas, la realidad es que nunca se trabaja sobre esta. Por ejemplo:

H1: M1 ≠ M2
H1: X ≠ Y

Otra forma de ver a estas hipótesis, más allá de diferencias, es pensar en la H0 en término de absolutos (X es igual a Y), mientras la H1 es inexacta (X es mayor/menor que Y). Las hipótesis estadísticas se desarrollan en función de la técnica de análisis empleada, así, se pueden tener los siguientes tipos hipótesis:

Relación:
H0: las variables NO se relacionan.
H1: las variables se relacionan.

Diferencias:
H0: dos grupos o más NO muestran diferencias en una variable.
H1: dos grupos o más muestran diferencias en una variable.

Predicción:
H0: Una variable NO predice a la otra.
H1: Una variable predice a la otra.

El contraste de hipótesis

Una vez que se ha comprendido cuáles son las hipótesis, que son las que ponen a prueba, es posible explicar cómo se realiza el proceso del contraste.

La regla de decisión

Este es el criterio que más comúnmente se emplea para decidir su la hipótesis nula se debe mantener o rechazar. Esta regla opera con una lógica muy sencilla; “La hipótesis nula se mantiene o se rechaza en función del grado de compatibilidad con los datos”; para determinar esta compatibilidad se hace uso de la zona de rechazo y la zona de aceptación.

Zona de rechazo: También es llamada Zona Critica, es la zona donde se encuentran los datos que son poco compatibles H0. La probabilidad asociada a esta zona se le llama nivel de significación y se representa con una α.

Zona de aceptación: Es la zona de la distribución que corresponde a los valores más próximos o similares a la zona establecida por la H0. La probabilidad asociada a esta zona se le llama nivel de confianza y se representa mediante 1- α.

El valor de significancia: p-value

Otra forma mediante la cual se realiza el contraste de hipótesis, es por el p-value (también conocido como valor de significancia o nivel crítico). El p-value es un valor que se encuentra entre el 0 y 1, y que expresa el grado de compatibilidad entre la 𝐻0 y los datos. El p-value es un coeficiente asociado al nivel de significación (α) y al contraste de hipótesis, es decir, son dos conceptos independientes, pero íntimamente relacionados. La interpretación de este valor dependerá de la disciplina científica, por ejemplo, en psicología y otras ciencias sociales, el valor acordado es de .05.

 
 
 
 
Por: Marcoantonio Villanueva Bustamante. Licenciado en Psicología, egresado de la Facultad de Psicología de la UNAM, México. Doctor en Psicología por la UFRO, Chile. Actualmente, es investigador independiente que forma parte de diversos equipos de investigación en México y Chile.

Trabajo publicado en: Feb., 2024.
Datos para citar en modelo APA: Villanueva Bustamante, M. (febrero, 2024). Definición de Contraste de Hipótesis. Significado.com. Desde https://significado.com/contraste-hipotesis/
 

Referencias

Pardo, A., Ruiz, M.A. & San Martín, R. (2015) Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud I. Editorial Síntesis.

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