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.