Procedimiento estadístico para determinar, con un nivel de riesgo prescrito, si un conjunto de datos (normalmente tomados de una muestra) es compatible con una hipótesis dada.
- La prueba de hipótesis se menciona explícita o implícitamente en otras técnicas estadísticas citadas en el ISO/TR 10013, tales como el muestreo, gráficos de CEP, diseño de experimentos, análisis de regresión y análisis de medición.
Algunos usos
- En la toma de decisiones, ya que sirve para comprobar si un parámetro de una población cumple con un estándar determinado o bien para comprobar las diferencias existentes entre dos o más poblaciones.
- Para comprobar las suposiciones relativas a un modelo, tales como saber si la distribución de una población es normal o si los datos muestrales son aleatorios.
- También para determinar el rango de valores que contiene el valor verdadero del parámetro en cuestión con un nivel de confianza declarado.
Algunos beneficios
- Ya que permite afirmar con cierto nivel de confianza acerca de algún parámetro de una población, es de ayuda en la toma de decisiones que dependen de parámetros.
- Permite realizar afirmaciones relativas a la naturaleza de la distribución de una población o de las propiedades de los propios datos muestrales.
Limitaciones y precauciones
- Es esencial que las suposiciones estadísticas básicas se satisfagan adecuadamente, en particular que las muestras se extraigan de manera independiente y aleatoria.
- El nivel de confianza con el que se realiza la conclusión se rige por el tamaño de la muestra.
- A nivel teórico existe un debate relativo a cómo puede utilizarse una prueba de hipótesis para hacer inferencias válidas.
Ejemplos de aplicación
- Comprobar si la media (o desviación estándar) de una población cumple con un valor dado.
- Comprobar si las medias de dos o más poblaciones son diferentes, como cuando se comparan diferentes lotes de componentes.
- Comprobar que la proporción de defectos en una población no excede un valor dado.
- Comprobar si una observación en una muestra es un “atípico”, es decir un valor extremo de validez cuestionable.
- Comprobar si ha habido una mejora en alguna característica del producto o proceso.
- Determinar el tamaño de muestra requerido para aceptar o rechazar una hipótesis, a un nivel de confianza declarado.
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