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El nivel de significación es la probabilidad de que la estimación de un parámetro estadístico de una población se encuentre fuera del intervalo de confianza. Es decir, el nivel de significación es la probabilidad de rechazar una hipótesis que en realidad es verdadera.
El nivel de significancia, también denotado como alfa o α, es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Por ejemplo, un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe una diferencia cuando en realidad no hay ninguna diferencia.
3 TABLA 2: DISTRIBUCIÓN t DE STUDENT Puntos de porcentaje de la distribución t D r 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,025 0,01 0,005 0,0005 1 1,000 1,376 1,963 3,078 6,314 ...
El nivel de significancia es un umbral que establecemos antes de recolectar datos para determinar si debemos o no rechazar la hipótesis nula. Establecimos este valor de antemano para evitar sesgarnos viendo nuestros resultados y luego determinando qué criterios debemos usar.
Con las pruebas de significancia podemos tener un proceso formal para usar muestras de datos con el fin de evaluar la probabilidad de alguna afirmación sobre un valor de la población.
Es una Distribución Normal con media 0 y Desviación Estándar 1. Te muestra el porcentaje de población: entre 0 y Z (opción "de 0 a Z") menor a Z (opción "hasta Z") mayor que Z (opción "de Z en adelante") Solo muestra valores al 0.01%.
Usa una tabla para evaluar la significancia. Puedes encontrar una tabla de puntuaciones t [12] y grados de libertad en un libro de estadística estándar o en línea. Observa la fila que contenga los grados de libertad de tus datos y busca el valor p que corresponda con la puntuación t .
