Pruebas de hipótesis

Contrastar si una distribución observada se ajusta a una teórica: frecuencias esperadas, grados de libertad y las condiciones que hay que verificar.

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La prueba para tablas de contingencia: si dos variables categóricas están asociadas, con el cálculo completo y la medida de intensidad que hay que agregarle.

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Por qué hacer muchas pruebas garantiza encontrar algo, las decisiones que inflan el error sin que nadie lo note, y cómo se corrige.

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Qué mide exactamente el valor p, cómo se calcula y cómo se lo reporta, con la definición precisa que casi nadie enuncia bien.

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Las dos maneras de equivocarse al decidir, por qué reducir una aumenta la otra y cómo se elige cuál importa más.

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Cómo se plantean las dos hipótesis, por qué la nula siempre lleva el signo igual y cómo traducir una pregunta de investigación a símbolos.

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Por qué se supone lo contrario de lo que se quiere probar, y qué significa realmente rechazar o no rechazar una hipótesis.

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Las seis interpretaciones erróneas más difundidas, por qué cada una es falsa y qué habría que decir en su lugar.

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El procedimiento completo en siete pasos, con el ejemplo resuelto de punta a punta y la redacción final del resultado.

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Qué es alfa, de dónde salió el 0,05, por qué es una convención y no una ley, y cuándo conviene apartarse de él.

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Contrastar una proporción contra un valor de referencia: la prueba z, la exacta binomial y cuándo cada una.

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Comparar las medias de dos grupos: la versión de Welch, la clásica, cuál usar y qué significa el resultado.

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Cuando cada dato tiene su par: antes y después, o casos emparejados. Por qué trabajar con las diferencias multiplica la potencia.

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La prueba que efectivamente se usa para contrastar una media: cuándo aplicarla, qué supone y cómo se lee su salida.

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La prueba más simple sobre una media, cuándo es aplicable —casi nunca— y por qué se enseña igual.

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Cuándo la prueba mira una sola dirección, cómo cambia el valor crítico y por qué elegir unilateral después de ver los datos es hacer trampa.

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El árbol de decisión completo: las cuatro preguntas que determinan la prueba, la tabla de equivalencias paramétricas y no paramétricas, y los casos límite.

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Dónde está la frontera entre rechazar y no rechazar, cómo se la ubica en la distribución y por qué hoy conviene el valor p.

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Por qué un resultado significativo puede no importar y uno no significativo puede importar mucho: las cuatro combinaciones posibles.

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La misma cuenta que la prueba de independencia con una pregunta distinta: si varias poblaciones se distribuyen igual.

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La probabilidad de detectar un efecto que existe: de qué depende, cómo se calcula el n necesario y por qué la mayoría de los estudios no la declara.

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La alternativa al chi-cuadrado cuando los conteos son chicos: probabilidad exacta por la hipergeométrica, sin aproximaciones.

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Comparar la dispersión de dos grupos: el cociente de varianzas, su extrema sensibilidad a la normalidad y por qué conviene Levene.

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Comparar el porcentaje de dos grupos: la proporción combinada, por qué el error estándar cambia respecto del intervalo y su equivalencia con el chi-cuadrado.

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Qué significa que los grupos tengan la misma dispersión, cómo se verifica y por qué la recomendación actual es no usar esa verificación para elegir la prueba.

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La medida que dice cuán grande es lo que se encontró, independiente del tamaño de la muestra: cuál corresponde a cada prueba y cómo se interpreta.

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