12 - Pasos a seguir para aplicar una prueba de hipótesis
Lección 12 del curso Estadística Inferencial Fundamentos.
En la lección anterior vimos qué es la potencia o poder de una prueba estadística que en últimas nos permite cuantificar la probabilidad de detectar correctamente un efecto en nuestro experimento.
Y este concepto, sumado a los conceptos de hipótesis y prueba de hipótesis, significancia estadística y valor p y errores tipo I y tipo II conforman los elementos que usualmente entraran en juego siempre que queramos realizar una prueba de hipótesis.
Así que en esta lección veremos cómo organizar estas ideas en un procedimiento paso a paso que sugiero llevar a cabo siempre que queramos aplicar una prueba de hipótesis a nuestros datos independientemente de la prueba estadística o de la distribución que tengan dichos datos.
Suscríbete para tener acceso al video con la explicación detallada de esta lección. Además podrás disfrutar de todos los cursos de la Academia Online
Muy bien, acabamos de ver los pasos que les sugiero tener en cuenta para aplicar una prueba de hipótesis a nuestros datos.
En esencia debemos partir siempre de un problema de negocio (como en todo proyecto de Ciencia de Datos y Machine Learning) a partir del cual definiremos las hipótesis nula y alternativa y los criterios para aceptar o rechazar esta hipótesis nula. Luego definimos la potencia de la prueba y con esto determinamos la cantidad de datos a recolectar.
El siguiente paso es recolectar los datos y aplicar la prueba estadística más adecuada para evaluar la hipótesis y por último determinamos el tamaño del efecto.
Y esta secuencia de pasos se debería llevar a cabo independientemente de cuál sea la técnica o prueba estadística que usemos para evaluar las hipótesis nula y alternativa.
Así que con esto ya tenemos todos los elementos que más adelante, en próximos cursos, podremos aplicar al momento de realizar diferentes pruebas estadísticas.
Lo único que nos resta en el curso es ver precisamente un panorama general de las principales pruebas de hipótesis que usualmente aplicaremos en nuestros proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning, que será precisamente el tema de la próxima lección.