La prueba o el contraste de hipótesis consiste en contrastar la hipótesis del estudio con los datos obtenidos en la muestra con el fin de verificar si existen diferencias en los hallazgos obtenidos en ambos grupos debidas a la acción de la variable independiente, o si simplemente estas diferencias han sido fruto del azar.
El contraste de hipótesis nos permite decidir si los resultados obtenidos son fruto de la causalidad (por una relación causa-efecto) o de la casualidad (por azar).
Este método consiste, en definitiva, en un proceso de toma de decisiones, que consta de varias fases.
Este método es una herramienta estadística para responder a preguntas de investigación y permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos. Por tanto, Lo primero que tenemos que hacer es formular nuestra hipótesis nula a partir de la hipótesis de investigación o alternativa. Esta hipótesis o afirmación (una creencia o teoría), hace referencia a una o varias características de la población:
P.E.: Tendremos dos grupos de sujetos con un valor medio de hemoglobina glicosilada para cada grupo y, a través de las pruebas de contraste de hipótesis, podremos comparar si existen diferencias significativas entre las dos medias y desvelar cuál de los dos patrones de alimentación es más beneficioso para la evolución de la diabetes.
La hipótesis nula (H0), también llamada la hipótesis de no diferencia, indica que no existen diferencias significativas entre los resultados obtenidos en la práctica y los resultados teóricos, es decir, que no hay relación real entre las variables y que cualquier relación observada es producto del azar, de la casualidad, o debida a fluctuaciones en el muestreo. Así, la hipótesis nula indica que la media de la población A es igual a la de la población B.
Ejemplo Hipótesis Nula (Ho): no existencia de diferencias entre los dos patrones de alimentación, o que cualquier relación observada entre las dos opciones se debe netamente a la casualidad (azar) o a variaciones del muestreo.
La hipótesis de investigación o alternativa (H1 o Ha) la que afirma que la media de la población es un valor diferente al hipotético.
Ejemplo: Hipótesis alternativa (Ha): representa la existencia de diferencias entre los dos patrones de alimentación, y que estas diferencias son demasiado importantes para que el azar pueda explicarlas o justificarlas
La necesidad de contar con una hipótesis nula radica en que la comprobación estadística de la hipótesis constituye generalmente un proceso de rechazo de esta. Si bien resulta imposible demostrar de forma directa si la hipótesis alternativa es o no correcta, sí es posible demostrar si la hipótesis nula es incorrecta. ¿Por qué?
Porque mientras la hipótesis nula tiene solo una posibilidad, que la μA y la μB sean iguales, la hipótesis alternativa tiene infinitas posibilidades. Es algo que al principio parece un poco enrevesado, pero que tiene una explicación lógica: matemáticamente, resulta más fácil comprobar si dos medias son iguales que comprobar que son diferentes.
Dentro del contraste de hipótesis se utiliza la prueba estadística correspondiente y se mide la probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula, asociada al valor de p
Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:
- p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla)
- p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la alternativa.
Comentarios
Publicar un comentario