Hipótesis
El primer paso para realizar una prueba t es la formulación de la hipótesis. Estas hipótesis son los supuestos que se confirmarán o rechazarán. Se requieren dos hipótesis: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.
Para una prueba t, la hipótesis nula establece: "Las medias de dos muestras son iguales." Por el contrario, la hipótesis alternativa establece: "Las medias de dos muestras no son iguales."
La hipótesis nula se denota como H0 y la hipótesis alternativa se denota como Ha.
H0:μ0=μ1Ha:μ0=μ1Si con base en la prueba t se rechaza la hipótesis nula, la hipótesis alternativa se acepta automáticamente.
Otra forma de formular una hipótesis alternativa es la siguiente:
H0:μ0=μ1Ha:μ0>μ1orH0:μ0=μ1Ha:μ0<μ1La última forma se utiliza cuando:
- Se tiene certeza de que un grupo tiene una media mayor o menor, pero no al contrario. Esto aplica a nuestro ejemplo de alturas, donde podemos afirmar con confianza que, en promedio, las mujeres no son más altas que los hombres;
- Solo interesa determinar si algo es mejor. Si no es mejor, no importa si es igual o peor. Esto es similar al caso de un nuevo diseño de sitio web. Solo se desea implementarlo si representa una mejora respecto al actual. Si no es así, se mantiene el diseño actual hasta que el nuevo sea mejorado.
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Can you explain the difference between a one-tailed and a two-tailed t-test?
How do I decide which form of the alternative hypothesis to use?
Can you give an example of when to use each type of hypothesis?
Awesome!
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H0:μ0=μ1Ha:μ0>μ1orH0:μ0=μ1Ha:μ0<μ1La última forma se utiliza cuando:
- Se tiene certeza de que un grupo tiene una media mayor o menor, pero no al contrario. Esto aplica a nuestro ejemplo de alturas, donde podemos afirmar con confianza que, en promedio, las mujeres no son más altas que los hombres;
- Solo interesa determinar si algo es mejor. Si no es mejor, no importa si es igual o peor. Esto es similar al caso de un nuevo diseño de sitio web. Solo se desea implementarlo si representa una mejora respecto al actual. Si no es así, se mantiene el diseño actual hasta que el nuevo sea mejorado.
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