Octubre, 2006
Definiciones
Docimasia
Hipótesis

Ensayo o prueba

Proposición que establece relación
entre los hechos
Es una proposición anunciada para
responder tentativamente a un
problema".
DOCIMASIA DE HIPOTESIS

Se refiere a la comparación de los resultados obtenidos en dos
o más grupos sometidos a tratamientos diferentes.

Se conoce con el nombre de “ Prueba de Significación
Estadística.”

“ Cuando la investigación comprueba diferencias, debemos
pronunciarnos sobre la realidad de tales diferencias, puesto
que el error de muestreo puede
producir
diferencias
muéstrales que no corresponden a diferencias reales entre las
poblaciones originales.
Este es el problema que resuelve la docimasia de hipótesis.
Cumplimiento de requisitos de similitud
Si los grupos difieren además del factor que es motivo de investigación, en otros
atributos, no se podrá establecer cual de ellos es el responsable de la diferencia
observada. Por ello se requiere que exista
SIMILITUD DE LOS GRUPOS QUE SE COMPARAN
Los tratamientos ( factores cuya acción se investiga) han sido adjudicados
aleatoriamente a las unidades de observación

Deben ser semejantes en ambos grupos las definiciones, los métodos de medición,
condiciones de observación, etc

Si no es posible la asignación aleatoria de los tratamientos a las unidades de
observación, sólo es factible buscar un grupo de control tan parecido al grupo
“tratado” como sea posible

Ejemplo de efecto confundido
Investigar la frecuencia de complicaciones con dos técnicas
quirúrgicas, una técnica es realizada por un cirujano
experimentado y la otra, por un cirujano de distinta habilidad
El efecto de las técnicas se confundirá con el efecto de la
habilidad de los cirujanos
Ejemplo de trabajar con un grupo de control tan
parecido al grupo tratado.......
1.
2.
3.
Si se desea evaluar la acción la acción de un programa
sanitario,podría utilizarse una población testigo en la que no
desarrolle tal programa y que tenga similares características
demográficas, sanitarias, sociales, económicas,etc..
O bien, utilizar la misma comunidad ,comparando con el período
anterior al programa siempre que todo indique que los restantes
factores que influyen en el nivel de salud no hayan tenido variación.
Supongamos que se investiga la acción de una nueva droga A en la
tasa de curación de una determinada enfermedad por comparación
con un grupo de de control que recibe la droga convencional B
Una mirada al problema 3




Supongamos que se observa una mayor tasa de curación con A que
con B.
Si además sucede que los casos tratados con A fueron menos graves
que los del grupo de control => no podríamos precisar que la
diferencia se debe a mayor acción del tratamiento
Por el contrario; si los casos tratados con A fueran más graves y aún a
si este grupo tuviera una curación más alta que el grupo de control =>
la prueba de significación podría llevarnos a aceptar la mejor acción
de A
Uno opción para corregir este problema es separar los casos según
gravedad y comparar las dos drogas en los grupos de gravedad
semejante
La aleatorización.......
Una de las formas de adjudicar en forma aleatoria a las unidades
de observación cada uno de los tratamientos es, utilizando una
tabla de números aleatorios.
Ejemplo: se desea hacer un experimento para comparar el efecto
de dos tratamientos y que se ha determinado que 10 pacientes
con tratamiento A y 10 con tratamiento B.
De una tabla de números aleatorios se elegirán 10 números entre
1 y 20 sin repetirlos, a estos se les adjudica el tratamiento A, a los
restantes el tratamiento B
Por donde partimos.............
El procedimiento parte con la definición de dos hipótesis:
H0 Hipótesis de nulidad => se plantea que las muestras provienen
del mismo universo o de universos con iguales parámetros μ y p
H1 Hipótesis alternativa => se plantea que las muestras provienen
de universos diferentes
Cuando la diferencia observada es tan grande que bajo el supuesto
de la H0 ese hecho es poco probable, se rechaza H0 y se acepta H1
Poco probable se refiere a una probabilidad de 5% o 1%
( nivel de significación)
Etapas que deben cumplirse en una prueba de
significancia
1.-Planteamiento de la hipótesis
Se plantea una disyuntiva entre dos hipótesis referentes al o a los
universo en estudio; y estas son:
Hipótesis Nula (Ho)
Los grupos comparados no difieren en la característica (parámetro) en
estudio, por lo tanto la diferencia observada en la investigación es
consecuencia del error del muestreo.
Hipótesis Alternativa ( H1)
Los grupos difieren en las características (parámetro) en estudio. Por lo
tanto, la diferencia observada en la investigación es consecuencia
efectiva entre los universos de origen
Al plantear una hipótesis se plantea una hipótesis nula y una alternativa , de
manera que no ocurra que ambas puedan ser verdaderas o ninguna
verdadera, es decir si una es verdadera, entonces la otra es falsa y viceversa.
El propósito del investigador es poder demostrar lo planteado en la hipótesis
alternativa y lo tratará de hacer en forma indirecta; Es decir no probará la
hipótesis alternativa sino que tratará de encontrar las suficientes evidencias
para rechazar la hipótesis nula, aceptando así lo planteado en la alternativa.
Ejemplo de planteamiento de hipótesis............
Un investigador estudia la virulencia de dos cepas microbiana
(A y B) por inoculación a dos grupos de animales, registrando la
tasa de letalidad (% de muertes) en los animales inoculados
Sea:
PA = tasa de letalidad en universo de animales inoculados con cepa A
PB = tasa de letalidad en universo de animales inoculados con cepa B
H0 => PA = PB
H1 => PA = PB
PA – PB = 0
PA – PB = 0
Etapas que deben cumplirse en una prueba de
significancia
2.- Nivel de significación
La decisión que se toma no es de certeza sino de probabilidad,
luego está sometida a error.

Se rechaza la hipótesis de nulidad si la prueba da un valor cuya
probabilidad de ocurrencia, cae en la región de rechazo de la
Ho.

El nivel de significación es fijado por el investigador, siendo
habitualmente de 5% ( α=0.05) o de 1% (α=0,01)

El criterio para rechazar la Ho debe establecerse previamente
al examen de los datos

Etapas que deben cumplirse en una prueba de
significancia
Error tipo 1=> rechazar Ho siendo verdadera
La probabilidad de este error se designa por α
Si uno quisiera minimizar la probabilidad de error tipo I, podría
llegar a cometer un segundo tipo de error
Error tipo II => error de no rechazar una Ho siendo esta falsa
La probabilidad de este error se designa por β
Esquema de las situaciones posibles......
Decisión
Realidad de hipótesis de nulidad
Verdadera
Falsa
No rechazar Ho
Decisión correcta
probb 1 – α
Rechazar Ho
Error α
Probb= α
Error β
probb = β
Decisión correcta
probb = 1 - β
Etapas que deben cumplirse en una prueba de
significancia
3.- Determinación de la región de rechazo de la Ho
La región de rechazo consiste en un conjunto de valores posibles tan
extremos que, cuando Ho es verdadera, es muy pequeña la probabilidad
(α) de que la muestra observada produzca un valor que esté entre ellos
La localización de la región de rechazo depende de la naturaleza de H1
Si H1 indica la dirección predicha de la diferencia (H1: PA > PB) o (H1:
PA<PB) => prueba unilateral.
Si H1 no indica la dirección de la diferencia (H1: PA distinto PB) =>
prueba bilateral.
Ejemplo...............
Cuando un proceso de producción de bolas funciona correctamente,
el peso de las bolas sigue una distribución normal con media 5 grs y
desviación estándar de 0,1 grs .Se lleva a cabo una modificación en
el proceso y el director de la fábrica sospecha que esto ha
incrementado el peso medio de las bolas producidas, sin modificar la
desviación estándar.
a)
¿Son válidas las sospechas del director de la fábrica? Use un nivel de
significación de un 5%
b)
Use un nivel de significación de un 10%
Etapas que deben cumplirse en una
prueba de significancia
4.- Interpretación de los resultados de la prueba
a)
Diferencias estadísticas significativas:
- Interpretación correcta: Si H0 fuera verdadera, es
improbable que se hubiera obtenido una diferencia mayor
que la diferencia observada => aceptamos que se origina de
un factor diferencial entre los grupos.
- Interpretación incorrecta
Es imposible que diferencias de esta magnitud se produzcan
por error de muestreo.
La significación estadística prueba que el factor en estudio
ha causado la diferencia registrada.
Etapas que deben cumplirse en una
prueba de significancia
b) Diferencias estadísticas no significativas
-
-
- Interpretación correcta: De acuerdo al nivel de significancia
preestablecido, no hay suficiente evidencia para rechazar la
posibilidad de que la diferencia observada se debe a error de
muestreo
- Interpretación incorrecta: El experimento prueba que el
factor en estudio no tiene efecto diferencial en los grupos
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DOCIMASIA DE HIPOTESIS - Medicina udp generacion 2008