A ver si alguien puede aclararme un poquito esta duda de un examen del 94.
Dice: Cohen propone como un criterio válido para aumentar la potencia de la prueba de hipótesis: 1. Aumentar la probabilidad de error tipo I Esta es la que dan por buena
2. Aumentar la probabilidad de error tipo II
3. Aumentar la probabilidad de error tipo I y tipo II
4. Disminuir la probabilidad de error tipo I
5. Disminuir el tamaño del efecto.
A ver si consigo explicarme. Te lo pongo todo de cabeza así que espero no cagarla.
La potencia de la prueba es 1-B (joo, no sé como poner beta y alfa en el ordenador). Esto es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. Es lo que pretendemos conseguir cuando estamos llevando a cabo una investigación. Lo que tienes que tener claro es que la hipótesis nula suele ser algo que se aceptaba como bueno y que tú lo que quieres demostrar es que no lo es; que lo correcto es la hipótesis que tú propones como alternativa.
El error tipo I es alfa. Este error se refiere a la probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo verdadera. Ésta probabilidad es la que hay q minimizar porque es el error más grave, por decirlo de alguna manera, y por eso toma los valores tan pequeñitos (0.05, 0.01 y 0.001). Piensa que rechazar lo que era lo más prudente, lo que estaba aceptado antes de que tú metieses las narices en el tema, y decir que lo bueno es tu alternativa, es muy arriesgado, porque fallar sería una gran cagada.
El error tipo II es beta, que es la probabilidad de aceptar la hipótesis nula siendo falsa. Piensa que esto en el fondo no es tan grave, porque al fin y al cabo la hipótesis nula ya estaba aceptada de antes, si tú no has conseguido rechazarla, aunque esté mal, sólo eres un pringadillo más que no consigue encontrar pruebas de que eso está mal.
Cuando alfa aumenta (te arriesgas más a cagarla) disminuye beta, y a la inversa. Por lo tanto, si aumentamos el error tipo I, esto es alfa, la potencia de la prueba (1-B) aumenta también. Intenta imaginarte la curva normal, con un cachito que es alfa y el resto es beta. Si el estadístico de contraste cae en alfa, rechazas la Ho. Cuanto más grande sea alfa más probable es que rechaces la Ho, tanto si era cierta y entonces la has cagado (error tipo I alfa), como si era falsa y entonces te has cubierto de gloria porque has conseguido demostrar tu hipótesis alternativa, rechazar el error, y a esto era a lo que llamábamos potencia de la prueba (1-B).
Joe, que rollo acabo de soltar. Espero no haber puesto nada falso. De todas formas, paciencia que seguro que mañana te lo dejan más claro
Hola!!
¿Qué opinais
