Conviene haber comprendido Muestreo, estimación e intervalos.
CONTENIDO ORIGINAL
Avanza en orden. Cada lección está redactada para Palta es Cool, utiliza ejemplos propios y termina con una actividad cuya respuesta puedes desplegar.
ANTES DE EMPEZAR
Ubícate antes de avanzar
Al terminar deberías poder relacionar Hipótesis y errores con Pruebas de grupos y resolver un caso nuevo.
Reserva entre 35 y 55 minutos para lectura, ejemplos, tres comprobaciones y cierre.
04 / PREPARA EL LABORATORIO
Instala R y luego RStudio. Conserva cada ejercicio en un proyecto separado.
Abrir la guía de herramientas →Diagnóstico rápido: ¿cómo se relacionan Hipótesis y errores y Pruebas de grupos? ＋
No necesitas acertar todavía. Escribe una hipótesis de dos líneas y compárala con tu respuesta al finalizar; si puedes corregirla y justificar el cambio, hubo aprendizaje.
Aprende el tema paso a paso
Aprenderás a formular preguntas contrastables, interpretar evidencia sin automatismos y elegir comparaciones acordes con el diseño, incluidos datos pareados y más de dos grupos.
Al terminar podrás
- Una prueba enfrenta los datos con una hipótesis nula
- La prueba depende de la variable, los grupos y el diseño
- ANOVA evalúa una diferencia global y exige revisar supuestos
01
Plantear y decidir
Una prueba enfrenta los datos con una hipótesis nula
H0 representa un modelo de referencia y H1 la alternativa. El valor p indica cuán inusual sería un resultado al menos tan extremo si H0 y los supuestos fueran ciertos. El nivel alfa define una regla de decisión previa.
Error tipo I: rechazar H0 cuando es cierta.
Error tipo II: no detectar un efecto que existe.
Potencia: probabilidad de detectar un efecto relevante bajo un escenario.
¿p = 0,02 significa que H0 tiene 2 % de probabilidad de ser cierta?
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No. Es una probabilidad sobre los datos bajo H0, no sobre la verdad de H0. Para concluir se necesitan además diseño, supuestos, magnitud e incertidumbre.
02
Elegir la comparación
La prueba depende de la variable, los grupos y el diseño
Una media, una proporción y una tabla de frecuencias requieren procedimientos distintos. Dos grupos independientes no son lo mismo que mediciones antes y después en las mismas personas. Para variables categóricas, tablas de contingencia y pruebas como ji cuadrado estudian asociación.
Una muestra: compara un parámetro con un valor de referencia.
Dos muestras: distingue grupos independientes de pares relacionados.
Categorías o supuestos débiles: usa pruebas y alternativas acordes con los datos.
¿Por qué no se elige una prueba solo mirando si p queda debajo de 0,05?
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Porque el procedimiento debe definirse por la pregunta y el diseño antes de ver el resultado. Probar opciones hasta obtener significancia aumenta falsos positivos.
03
Más de dos grupos
ANOVA evalúa una diferencia global y exige revisar supuestos
El análisis de varianza compara variación entre grupos con variación dentro de ellos mediante una estadística F. Un resultado global indica que no todas las medias son iguales; comparaciones posteriores identifican dónde están las diferencias controlando multiplicidad.
Revisa independencia, residuos y homogeneidad razonable de varianzas.
El contraste global precede a comparaciones post hoc planificadas.
Reporta tamaño de efecto e intervalos, no solo la tabla ANOVA.
Si ANOVA es significativo, ¿sabemos inmediatamente qué grupos difieren?
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No. El contraste global solo indica evidencia de alguna diferencia. Se necesitan comparaciones planificadas o post hoc y una interpretación de sus magnitudes.
Tu recorrido en tres ideas
- Una prueba enfrenta los datos con una hipótesis nula
- La prueba depende de la variable, los grupos y el diseño
- ANOVA evalúa una diferencia global y exige revisar supuestos
CIERRE DE LA SECCIÓN
Comprueba que puedes usarlo
Antes de continuar, revisa estos tropiezos frecuentes y resuelve un caso sin copiar los ejemplos.
Tratar el valor p como probabilidad de que la hipótesis sea cierta.
Probar muchos métodos o pares hasta encontrar un resultado significativo.
Ahora hazlo sin guía
Compara resultados de tres métodos de enseñanza: formula hipótesis, revisa diseño, ejecuta ANOVA y planifica comparaciones posteriores.
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Una respuesta sólida:
- Define efecto relevante, alfa y errores posibles antes de calcular.
- Revisa independencia y diagnósticos del modelo.
- Reporta magnitudes, intervalos y ajuste por comparaciones múltiples.