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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/07%3A_Introducci%C3%B3n_a_las_pruebas_de_hip%C3%B3tesis/7.05%3A_Valores_cr%C3%ADticos%2C_valores_p_y_nivel_de_significanciaEs muy importante tener en cuenta que la significancia estadística significa sólo que se rechaza la hipótesis nula de exactamente ningún efecto; no significa que el efecto sea importante, que es lo qu...Es muy importante tener en cuenta que la significancia estadística significa sólo que se rechaza la hipótesis nula de exactamente ningún efecto; no significa que el efecto sea importante, que es lo que generalmente significa “significativo”. Cuando un efecto es significativo, puedes tener confianza en que el efecto no es exactamente cero.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/09%3A_Prueba_de_hip%C3%B3tesis_con_una_muestra/9.03%3A_Distribuci%C3%B3n_necesaria_para_las_pruebas_de_hip%C3%B3tesisSe puede desarrollar una regla de decisión alternativa calculando la probabilidad de que se pueda encontrar una media de muestra que daría un estadístico de prueba mayor que el estadístico de prueba e...Se puede desarrollar una regla de decisión alternativa calculando la probabilidad de que se pueda encontrar una media de muestra que daría un estadístico de prueba mayor que el estadístico de prueba encontrado a partir de los datos actuales de la muestra asumiendo que la hipótesis nula es verdadera.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Biometria_de_Recursos_Naturales_(Kiernan)/03%3A_Prueba_de_Hip%C3%B3tesis/3.02%3A_Prueba_de_hip%C3%B3tesis_sobre_la_media_poblacional_cuando_se_conoce_la_desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndar_de_la_poblaci%C3%B3nVamos a examinar dos formas equivalentes de realizar una prueba de hipótesis: el enfoque clásico y el enfoque del valor p. El enfoque clásico se basa en desviaciones estándar. Este método compara el e...Vamos a examinar dos formas equivalentes de realizar una prueba de hipótesis: el enfoque clásico y el enfoque del valor p. El enfoque clásico se basa en desviaciones estándar. Este método compara el estadístico de prueba (Z-score) con un valor crítico (Z-score) de la tabla normal estándar. Si el estadístico de prueba cae en la zona de rechazo, se rechaza la hipótesis nula. El enfoque del valor p se basa en el área bajo la curva normal.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Visuales_Usa_R!_(Shipunov)/04%3A_Datos_unidimensionales/4.03%3A_Intervalos_de_confianzaEl estadístico de prueba es una sola medida de algún atributo de una muestra; reduce todos los datos a un valor y con ayuda de distribución estándar, permite recrear la “población virtual”. Por lo tan...El estadístico de prueba es una sola medida de algún atributo de una muestra; reduce todos los datos a un valor y con ayuda de distribución estándar, permite recrear la “población virtual”. Por lo tanto, rechazamos la hipótesis nula, o nuestra suposición inicial de que la altura media del árbol es igual a 0 y consecuentemente, vamos con la hipótesis alternativa que es un opuesto lógico de nuestra suposición inicial (es decir, “la altura no es igual a 0”):
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(Shafer_y_Zhang)/08%3A_Prueba_de_hip%C3%B3tesis/8.05%3A_Pruebas_de_muestra_grande_para_una_proporci%C3%B3n_poblacionalTanto el enfoque de valor crítico como el enfoque de valor p se pueden aplicar para probar hipótesis sobre una proporción poblacional.
