C4E3 - Pruebas de Hipótesis y Significancia Estadística (Métodos inferenciales)

En esta conversación, exploramos las Pruebas de Hipótesis Estadísticas, desglosando conceptos clave y aplicando ejemplos prácticos en software estadístico para comprender su importancia en el análisis de datos.

Temas que abordamos:

Introducción a las Pruebas de Hipótesis
Definimos qué es una hipótesis estadística y su papel en la inferencia.
Explicamos la diferencia entre hipótesis nula (H₀) y alternativa (H₁).
Analizamos los errores Tipo I y Tipo II, así como el impacto del nivel de significancia y el p-valor.

Metodología de las Pruebas de Hipótesis
Describimos los pasos fundamentales para realizar una prueba de hipótesis.
Exploramos la selección del estadístico de prueba adecuado según el problema.
Explicamos los criterios de decisión: comparación con p-valor y con regiones críticas.

Tipos de Pruebas de Hipótesis
Diferenciamos entre pruebas paramétricas y no paramétricas.
Analizamos la prueba Z para proporciones y medias, y la prueba t de Student para muestras independientes y pareadas.
Exploramos la prueba de Chi-Cuadrado para independencia y bondad de ajuste.

Aplicación en la Significancia Estadística
Explicamos la relación entre intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
Interpretamos el p-valor en distintos niveles de significancia.
Destacamos la importancia de la potencia estadística y el tamaño de muestra.

Implementación Práctica en Software Estadístico
Demostramos cómo realizar pruebas de hipótesis en Excel y R.
Aplicamos Python con SciPy para pruebas estadísticas.

Este episodio proporciona una base sólida para comprender las pruebas de hipótesis y su aplicación en el análisis de datos, con un enfoque práctico para su implementación en herramientas estadísticas.