Hipótesis nula y alternativa
Si podemos suponer que la distribución es normal, entonces la diferencia entre la media de la población y la media de la población, dividida por el error estándar de la distribución (es decir, s / sqrt{n}), sigue una distribución con n – 1 grados de libertad.
Tomemos el conjunto de datos sphagnum_cover.csv que utilizamos para los ejercicios bootstrap. Contiene mediciones del porcentaje de cobertura de musgos esfagnos (sphcover) en tres tipos de hábitats: pantanos drenados (Dr, 9 réplicas), rehumedecidos (Re, 18 réplicas) y no drenados (Un, 9 réplicas).
La intercambiabilidad de las observaciones no se aplica si están agrupadas (por ejemplo, parcelas agrupadas en sitios) o correlacionadas en el espacio y el tiempo. Este tipo de casos requiere tipos de permutación más complejos que preserven la estructura de los datos.
Denotemos por media general de las observaciones y por media de las observaciones del grupo. La suma de las desviaciones al cuadrado entre las observaciones y la media general (SST) puede descomponerse en dos partes: una parte debida a las desviaciones entre las medias de los grupos y la media general (SSA) y una parte debida a las desviaciones entre las observaciones y la media de su grupo (SSE).
Ejercicio de test estadístico de hipótesis pdf
Atención, un error frecuente: en un estudio de no inferioridad que utiliza una prueba de una cola, un resultado no significativo no permite afirmar que no hay diferencia entre los 2 tratamientos y que, por tanto, son equivalentes. Sólo significa que el estudio no demuestra la superioridad del nuevo tratamiento sobre el tratamiento de referencia.
De hecho, la ley de los grandes números indica que, cuando se realiza un sorteo aleatorio de una gran serie, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más se acercarán las características estadísticas del sorteo (la muestra) a las características estadísticas de la población.
1. Messerli FH. Consumo de chocolate, función cognitiva y premios Nobel. New England Journal of Medicine [Internet]. 2012 Oct 18 [citado 2016 Apr 27];367(16):1562-4. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1056/NEJMon1211064
Test d’hypothèse statistique exercice corrigé
Se ha aplicado un método de remuestreo boostrap a los datos pluviométricos (series temporales puntuales y valores de campo) para obtener la función de distribución empírica del número de pruebas significativas. Al preservar la estructura de correlación cruzada de la red/campo, esta distribución muestra la significación del campo. La región de interés es una zona de mesoescala con clima semioceánico (90 000 km², noreste de Francia y alrededores). En las últimas décadas, las precipitaciones invernales del oeste (cantidades estacionales e intensidades máximas diarias) han estado sujetas a cambios bruscos y graduales con una coherencia regional. Es probable que las condiciones topográficas modulen los patrones espaciales y la magnitud de los cambios. El análisis estadístico de las cantidades de precipitaciones estacionales reducidas en la parte francesa de la cuenca del Mosa para finales de siglo arroja una significación local y regional sólo para las precipitaciones estivales. En definitiva, la significación sobre el terreno y el tipo de cambio varían en función de las características de las precipitaciones y de su persistencia espacial. El análisis regional de los cambios en las series temporales climáticas debería basarse en sitios “tempranos” o puntos de cuadrícula poco correlacionados en el espacio y cuya información climática maximice la relación señal-ruido.
Test de hipótesis unilateral
Está ampliamente reconocido, al menos en el medio universitario, que la enseñanza de los tests estadísticos es difícil tanto para el profesor como para el alumno. En efecto, la literatura de investigación pedagógica sobre esta herramienta ha revelado que existen diversas dificultades, a menudo asociadas a algunos conceptos erróneos, que se encuentran a todas las edades y en todos los niveles de experiencia. Los resultados de la investigación muestran que, por lo general, el alumno no puede comprender y describir las ideas fundamentales que subyacen a la práctica de las pruebas estadísticas. En lugar de ello, los estudiantes suelen recurrir al cálculo mecánico, que se basa mucho más en la memorización y el cálculo que en la reflexión y la interpretación. El objetivo de este trabajo es presentar algunos factores que aportan dificultades de aprehensión a esta práctica y que deben ser considerados en su enseñanza. Muy concretamente, nos centramos en este trabajo en el efecto que los factores de vocabulario y ambigüedad lingüística, utilizados en las pruebas estadísticas, pueden tener en la interpretación por parte de nuestros alumnos de las nociones y expresiones transmitidas durante la enseñanza de esta práctica.
