Ritual de la Significancia Estadística
1. Formulación de Hipótesis
Consiste en traducir la hipótesis metodológica en una hipótesis estadística de acuerdo al siguiente sistema:
Ho: Hipótesis nula ó hipótesis de trabajo
H1: Hipótesis alterna ó hipótesis del investigador
El primer paso es colocar la hipótesis del investigador como Hipótesis Alterna (H1) y formular la Hipótesis Nula (Ho) que viene a ser la negación de la alterna. Se precisa este artificio porque es a la Hipótesis Nula a la que se le somete a contraste.
2. Establecer el nivel de significancia
El nivel de significancia denotado por la letra griega alfa es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera a lo cual se le denomina error de tipo I, Según Fisher, el nivel de significación estadística equivale a la magnitud del error que se está dispuesto a correr de rechazar una hipótesis nula verdadera. Para la mayoría de los propósitos, el nivel de significación previamente establecido suele ser de 0.05.
3. Elección de la prueba estadística
El estadístico de prueba elegido está intrínsecamente relacionado con el objetivo estadístico correspondiente para su nivel investigativo; para esto debemos considerar la naturaleza de las variables y el comportamiento de los datos que corresponde a su distribución para los de naturaleza cuantitativa y las frecuencias esperadas para los de naturaleza cualitativa.
4. Toma de la decisión
Luego de desarrollar la prueba estadística elegida se toma una decisión en función a la regla previamente establecida según las que se acepta o se rechaza la hipótesis nula para lo cual es imprescindible determinar el Valor critico, que es un número que divide la región de aceptación y la región de rechazo, según el valor de la probabilidad que se haya adoptado como nivel de significación estadística.
5. Interpretación del p-valor
Este último paso en el ritual de la significancia estadística no fue planteado originalmente por Fisher, pero cobra vital importancia con la aparición de los software estadísticos que nos calculan directamente el p-valor, el cual cuantifica el error tipo I y nos ayuda a tomar una decisión de rechazo a la hipótesis nula (Ho) cuando es menor al nivel de significancia y de no rechazo cuando su valor es mayor al alfa planteado.
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