Del lenguaje natural a las hipótesis paramétricas |
| Es necesario considerar, antes de abordar la validación estadística de una hipótesis, cómo se plantea esta en términos estadísticos, ya que su formulación exige una traducción del lenguaje natural. Quizás conviene recordar que una hipótesis acerca de un determinado fenómeno se formula en lenguaje natural como una proposición acerca de la realidad. Por ejemplo, si se considera una determinada especie de pájaros, una hipótesis puede ser que la proporción de machos es idéntica a la de hembras. Un segundo ejemplo, si el problema trata ahora sobre una determinada hormona humana, es proponer como hipótesis que la tasa se mantiene constante al suministrar un fármaco anabolizante. Statmedia incluye básicamente una inferencia basada en la estadística paramétrica. De acuerdo con esta perspectiva, los fenómenos reales se modelan según una determinada ley de probabilidad: por ejemplo una variable Normal, o una Binomial, o una Poisson, etc. Esto conlleva que en estadística paramétrica las proposiciones −hipótesis− se formulen en función de los parámetros del modelo de distribución que modelan ese aspecto de la realidad. Este es, por tanto, el primer esfuerzo que ha de hacer el experimentador: trasladar sus hipótesis, que generalmente expresa en lenguaje natural, a afirmaciones (proposiciones) acerca de parámetros, que es la forma en que la estadística paramétrica comprueba las hipótesis. En los casos prácticos siguientes, cuya solución completa se verá a lo largo del capítulo, se presentan dos situaciones diferentes.
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Presentación de los casos |