Un error tipo II ocurre cuando se rechaza incorrectamente la hipótesis nula

Un error tipo I se considera más grave que un error tipo II en todas las aplicaciones estadísticas

El nivel de significancia (α) es la probabilidad de cometer un error tipo I.

En una prueba unilateral, para obtener el valor de alfa hay que dividir en dos, es decir se usa "alfa medios"

La potencia de la prueba  es 

probabilidad

de rechazar Ho cuando es 

En una prueba bilateral, la hipótesis alternativa plantea una diferencia en cualquier dirección

Es el que se comete cuando aceptamos la hipótesis nula siendo falsa.

Su objetivo es decidir si una determinada hipótesis o conjetura sobre la distribución poblacional estudiada es confirmada o invalidada estadísticamente a partir de las observaciones de una muestra, es decir, avalar o rechazar tales informaciones sobre la característica de la población, pero no estimarla.

Un

valor que se calcula con base en la información de la muestra y que se utiliza

para determinar si se rechaza  la

hipótesis nula

Es la hipótesis que se formula y que se quiere contrastar; es por tanto, la hipótesis que se acepta o se rechaza como consecuencia del contraste (generalmente, la que intentamos rechazar).

Es una afirmación que se hace con respecto a una o más características desconocidas de una población de interés

El valor del estadístico de contraste que separa una región de otra recibe el nombre de

Es el que cometemos cuando rechazamos la hipótesis nula siendo verdadera.

El

error de muestreo es la diferencia entre el estadístico muestral y su

correspondiente parámetro poblacional.

Es

el rango de la estimación que estamos haciendo.

Característica

numérica de una muestra. 

Un

estadístico de la muestra utilizado para estimar un parámetro poblacional.

Característica

numérica de una población. 

Se

asume que no existe límite en cuanto al número de elementos que pueda incluir

(o no es posible obtener).

Es la

probabilidad que indica qué tanta confianza tenemos de que la estimación de

intervalo NO incluya al parámetro de la población.

Son

los límites superior e inferior del intervalo de confianza.

Es

la relación entre la forma de la distribución de la población y la forma de la

distribución de muestreo. 

Es la

probabilidad que indica qué tanta confianza tenemos de que la estimación de

intervalo incluya al parámetro de la población.