4 ejemplos de pruebas de hipótesis en la vida real

En estadística, las pruebas de hipótesis se utilizan para probar si alguna hipótesis sobre un parámetro de población es verdadera o no .

Para realizar una prueba de hipótesis en el mundo real, los investigadores obtendrán una muestra aleatoria de la población y realizarán una prueba de hipótesis sobre los datos de la muestra, utilizando una hipótesis nula y alternativa:

  • Hipótesis nula (H 0 ): Los datos de la muestra se producen puramente por casualidad.
  • Hipótesis alternativa (H A ): Los datos de la muestra están influenciados por alguna causa no aleatoria.

Si el valor p de la prueba de hipótesis es menor que algún nivel de significancia (por ejemplo, α = .05), entonces podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que tenemos suficiente evidencia para decir que la hipótesis alternativa es verdadera.

Los siguientes ejemplos proporcionan varias situaciones en las que se utilizan pruebas de hipótesis en el mundo real.

Ejemplo 1: Biología

Las pruebas de hipótesis se utilizan a menudo en biología para determinar si algún nuevo tratamiento, fertilizante, pesticida, químico, etc. causa un aumento del crecimiento, resistencia, inmunidad, etc. en plantas o animales.

Por ejemplo, suponga que un biólogo cree que cierto fertilizante hará que las plantas crezcan más durante un período de un mes de lo que normalmente crecen, que actualmente es de 20 pulgadas. Para probar esto, aplica el fertilizante a cada una de las plantas en su laboratorio durante un mes.

Luego realiza una prueba de hipótesis utilizando las siguientes hipótesis:

  • H 0 : μ = 20 pulgadas (el fertilizante no tendrá ningún efecto sobre el crecimiento medio de la planta)
  • H A : μ> 20 pulgadas (el fertilizante hará que aumente el crecimiento medio de la planta)

Si el valor p de la prueba es menor que algún nivel de significancia (por ejemplo, α = .05), entonces ella puede rechazar la hipótesis nula y concluir que el fertilizante conduce a un mayor crecimiento de la planta.

Ejemplo 2: Ensayos clínicos

Las pruebas de hipótesis se utilizan a menudo en ensayos clínicos para determinar si algún nuevo tratamiento, fármaco, procedimiento, etc. produce mejores resultados en los pacientes.

Por ejemplo, suponga que un médico cree que un nuevo medicamento puede reducir la presión arterial en pacientes obesos. Para probar esto, puede medir la presión arterial de 40 pacientes antes y después de usar el nuevo medicamento durante un mes.

Luego realiza una prueba de hipótesis utilizando las siguientes hipótesis:

  • H 0 : μ después = μ antes (la presión arterial media es la misma antes y después de usar el medicamento)
  • H A : μ después deantes (la presión arterial media es menor después de usar el medicamento)

Si el valor p de la prueba es menor que algún nivel de significancia (por ejemplo, α = .05), entonces puede rechazar la hipótesis nula y concluir que el nuevo fármaco conduce a una reducción de la presión arterial.

Ejemplo 3: Inversión en publicidad

Las pruebas de hipótesis se utilizan a menudo en los negocios para determinar si alguna nueva campaña publicitaria, técnica de marketing, etc. provoca un aumento de las ventas.

Por ejemplo, supongamos que una empresa cree que gastar más dinero en publicidad digital genera un aumento de las ventas. Para probar esto, la empresa puede aumentar el dinero gastado en publicidad digital durante un período de dos meses y recopilar datos para ver si las ventas generales han aumentado.

Pueden realizar una prueba de hipótesis utilizando las siguientes hipótesis:

  • H 0 : μ después = μ antes (la media de ventas es la misma antes y después de gastar más en publicidad)
  • H A : μ después > μ antes (las ventas medias aumentaron después de gastar más en publicidad)

Si el valor p de la prueba es menor que algún nivel de significancia (por ejemplo, α = .05), entonces la empresa puede rechazar la hipótesis nula y concluir que un aumento de la publicidad digital conduce a un aumento de las ventas.

Ejemplo 4: Fabricación

Las pruebas de hipótesis también se utilizan a menudo en las plantas de fabricación para determinar si algún nuevo proceso, técnica, método, etc. provoca un cambio en el número de productos defectuosos producidos.

Por ejemplo, supongamos que una determinada planta de fabricación quiere probar si algún método nuevo cambia o no la cantidad de widgets defectuosos producidos por mes, que actualmente es 250. Para probar esto, pueden medir la cantidad media de widgets defectuosos producidos antes y después de usar el nuevo método durante un mes.

Luego pueden realizar una prueba de hipótesis utilizando las siguientes hipótesis:

  • H 0 : μ después = μ antes (el número medio de widgets defectuosos es el mismo antes y después de usar el nuevo método)
  • H A : μ después de ≠ μ antes (el número medio de widgets defectuosos producidos es diferente antes y después de usar el nuevo método)

Si el valor p de la prueba es menor que algún nivel de significancia (por ejemplo, α = .05), entonces la planta puede rechazar la hipótesis nula y concluir que el nuevo método conduce a un cambio en el número de dispositivos defectuosos producidos por mes.

Recursos adicionales

Introducción a las pruebas de hipótesis
Introducción a la prueba t de una muestra
Introducción a la prueba t de dos muestras
Introducción a la prueba t de muestras pareadas

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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