El presente articulo explica la importancia y aplicación de la prueba de hipótesis de homogeneidad. Se desarrolla la prueba a partir de los datos proporcionados por la muestra, de la cual se elabora la tabla de contingencia, que permite realizar el análisis estadístico.
Esta prueba busca establecer si existe diferencia entre dos o mas poblaciones con respecto a una variable de interés. Tanto las poblaciones como la variable de interés representan variables cualitativas. La prueba se basa en una distribución de probabilidad chi cuadrada, por lo que pertenece a las pruebas no paramétricas en donde no se cumple el supuesto de normalidad.
Se aplican los elementos tales como: frecuencia observada, frecuencia esperada, hipótesis nula (H0), hipótesis alternativa (Ha), nivel de significancia, estadístico de prueba, valor critico, regla de decisión, decisión y conclusión.
Esta prueba es muy utilizada en investigaciones con enfoque cuantitativo de tipo correlacional, con el fin de establecer diferencias entre poblaciones con respecto a una variable de estudio. A continuación se explica el desarrollo esta prueba de hipótesis.
Comentario finales
1. Al observar que la tabla de contingencia tenga frecuencias con valores menores de 5, se debe aplicar un factor de corrección de Yates al estadístico de prueba. Al utilizar softwares estadísticos, estos calculan automáticamente esta corrección, y la interpretación del estadístico de prueba chi cuadrado es el mismo.
2. Por otro lado, es importante enfatizar el rechazar o no la hipótesis nula, se basa en un escenario de incertidumbre, y que la mejor decisión se toma en base a probabilidades. Esto implicar que si se rechaza la H0, se establece que hay relación entre las dos variables bajo estudio, pero esto no implica que tengamos plena certeza de ello, de hecho existe un % de error al tomar la decisión (el nivel de significancia). Hasta el día de hoy no se ha desarrollado una metodología que permita establecer la asociación entre dos variables con un 100% de probabilidad, solamente se tienen escenarios de 90, 95 0 99% de probabilidad cuyos valores representan el nivel de confianza de la prueba.
Elaborado por:
Sergio Durini
16/08/22
Comentarios
Publicar un comentario