Lección 8 del curso Estadística Inferencial Fundamentos.
En el primer módulo del curso vimos diferentes técnicas y herramientas, como el muestreo y los tipos de muestreo, la distribución muestral, el error estándar, los intervalos de confianza y la técnica del «bootstrapping» que nos permiten realizar estimaciones y cuantificar la incertidumbre de las mismas a partir de los datos recolectados.
En este segundo módulo veremos otro conjunto de conceptos que resultan esenciales al momento de usar la Estadística Inferencial para analizar nuestros datos. Así que veremos una introducción a lo que se conoce como pruebas de hipótesis.
Y en particular en esta lección comenzaremos con lo básico: entendiendo qué es una hipótesis y qué es una prueba de hipótesis. Y para ello comenzaremos con dos ejemplos que nos permitirán tener una intuición acerca de estos conceptos y después de esto veremos ya su definición formal:
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Con lo que acabamos de ver ya tenemos una idea clara de lo que es una hipótesis, de los dos tipos de hipótesis que encontraremos usualmente (hipótesis nula e hipótesis alternativa) y de lo que es una prueba de hipótesis.
Y al definir la prueba de hipótesis mencionamos que la idea es cuantificar la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. Y esa probabilidad recibe formalmente el nombre del valor p y dependiendo de dicho valor podremos apoyar o rechazar la hipótesis nula.
Así que en la próxima lección vamos a hablar en detalle de este valor p y el concepto de “significancia” estadística.
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