Cuadro comparativo de hipótesis nula y alternativa.
| Aspecto | Hipótesis Nula | Hipótesis Alternativa |
|---|---|---|
| Definición | Es una afirmación que se busca probar mediante un estudio estadístico. | Es la afirmación opuesta a la hipótesis nula. |
| Símbolo | H0 | Ha |
| Objetivo | Mostrar que no hay diferencia significativa entre dos grupos o variables. | Mostrar que hay una diferencia significativa entre dos grupos o variables. |
| Ejemplo | La hipótesis nula en un estudio de medicamentos sería que la nueva medicina no tiene una tasa de curación significativamente diferente a la medicina existente. | La hipótesis alternativa sería que la nueva medicina tiene una tasa de curación significativamente mayor que la medicina existente. |
| Error tipo I | Rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. | Aceptar la hipótesis alternativa cuando en realidad es falsa. |
| Error tipo II | Aceptar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. | Rechazar la hipótesis alternativa cuando en realidad es verdadera. |
Este cuadro comparativo muestra las principales diferencias entre la hipótesis nula y la hipótesis alternativa en un estudio estadístico. La hipótesis nula es la afirmación que se busca probar, mientras que la hipótesis alternativa es la afirmación opuesta. El objetivo de la hipótesis nula es mostrar que no hay diferencia significativa entre dos grupos o variables, mientras que el objetivo de la hipótesis alternativa es mostrar que hay una diferencia significativa.
Es importante tener en cuenta los posibles errores que se pueden cometer al aceptar o rechazar una hipótesis. El error tipo I se produce cuando se rechaza la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera, mientras que el error tipo II se produce cuando se acepta la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Por otro lado, aceptar la hipótesis alternativa cuando en realidad es falsa se considera un error tipo II, y rechazar la hipótesis alternativa cuando en realidad es verdadera se considera un error tipo I.
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