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11.7: Ejecución de la Prueba de Hipótesis en la Práctica

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    En este punto algunos de ustedes podrían estar preguntándose si se trata de una prueba de hipótesis “real”, o simplemente un ejemplo de juguete que yo hice. Es real. En la discusión anterior construí la prueba a partir de los primeros principios, pensando que era el problema más simple posible que pudieras encontrar en la vida real. Sin embargo, esta prueba ya existe: se llama prueba binomial, y es implementada por una función R llamada binom.test (). Para probar la hipótesis nula de que la probabilidad de respuesta es la mitad p = .5, 164 usando datos en los que x = 62 de n = 100 personas hicieron la respuesta correcta, aquí se explica cómo hacerlo en R:

    binom.test( x=62, n=100, p=.5 )
    ## 
    ##  Exact binomial test
    ## 
    ## data:  62 and 100
    ## number of successes = 62, number of trials = 100, p-value =
    ## 0.02098
    ## alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
    ## 95 percent confidence interval:
    ##  0.5174607 0.7152325
    ## sample estimates:
    ## probability of success 
    ##                   0.62

    Ahora mismo, este resultado te parece bastante desconocido, pero puedes ver que te está diciendo más o menos las cosas correctas. Específicamente, el valor p de 0.02 es menor que la elección habitual de α=.05, por lo que puede rechazar el nulo. Hablaremos mucho más sobre cómo leer este tipo de salida a medida que avanzamos; y después de un tiempo ojalá te resulte bastante fácil de leer y entender. Por ahora, sin embargo, solo quería hacer el punto de que R contiene un montón de funciones correspondientes a diferentes tipos de prueba de hipótesis. Y aunque normalmente dedicaré bastante tiempo explicando la lógica detrás de cómo se construyen las pruebas, cada vez que discuta una prueba de hipótesis la discusión terminará conmigo mostrándote un comando R bastante simple que puedes usar para ejecutar la prueba en la práctica.


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