SESIÓN TEÓRICA ETIC´s: TEMA 10
HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS: TEST DE HIPÓTESIS
1. Contraste de hipótesis

Primero planteamos una hipótesis cercana al valor del parámetro, recogemos los datos y finalmente analizamos la hipótesis previa con los datos recogidos. Dependiendo de las variables dependiente e independiente hay varios test:

Cualitativa + Cualitativa = Chi-Cuadrado

Cualitativa + Cuantitativa = T-Student

Cuantitativa + Cuantitativa = Regresión lineal

2. Errores de hipótesis
El test de hipótesis mide el error que se comete al rechazar la hipótesis nula

RESULTADO DEL TEST REALIDAD	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo 1 (error α)	No error (1-α)
H0 falsa	No error (1-β)	Error tipo 2 (error β)

En ciencia de la salud se puede cometer un máximo de error (α)de 0.05




3. Test de hipótesis Chi-Cuadrado
La muestra debe ser mayor de 50 datos y con valores mayores de 5, comparando variables cualitativas dicotómicas.
Test de hipótesis Chi-cuadrado:
1º Realizar dos tablas con las variables cualitativas (dependiente e independiente). Una recogerá los valores observados, y la otra los esperados.
2º Con los datos de estas dos tablas realizamos la siguiente ecuación:

3º Calcular el grado de libertad que nos ayudara para mirar en la tabla en valor de chi cuadrado:
4ºGrado de libertad=(nº filas - 1)·(nº columnas - 1)
5ºCon el grado de libertad (sabiendo que se rechaza la hipótesis nula para un error α menor de 0,05) se mira el resultado de la chi-cuadrado en la tabla de chi-cuadrado.
Para rechazar la hipótesis nula el resultado debe ser mayor que la distribución de chi-cuadrado en la gráfica.


4. Test de hipótesis T-Student
Se utiliza cuando la variable independiente es cualitativa (dicotómica) y la variable dependiente es continua.


5. Regresión lineal
Estudia la asociación lineal entre dos variables cuantitativas
- Coeficiente de correlación (r): número adimensional (entre -1 y 1). Mide fuerza y sentido de la relación lineal entre variables
- Coeficiente de determinación (r2): número adimensional (entre 0 y 1). Da idea de la relación entre las variables relacionadas linealmente.