El «Contraste de hipótesis» es un procedimiento estadístico mediante el cual se toma una decisión sobre la aceptación o rechazo de una afirmación previa, llamada hipótesis nula, basándose en los datos experimentales recogidos. Es un recurso fundamental en economía y finanzas para verificar teorías y modelos económicos.
En el fascinante mundo de la economía y las finanzas, nos encontramos con códigos, fórmulas y algoritmos que pueden parecer complejos para el ojo inexperto. En cualquier caso, una vez desveladas sus claves, descubrimos herramientas sumamente útiles para interpretar nuestra realidad económica. En esta línea, uno de los recursos más valiosos en nuestro campo es el «Contraste de hipótesis». Pero ¿qué significa exactamente esto?
El «Contraste de hipótesis» inicia como una afirmación inicial o suposición,es como la formulación de un argumento cuya veracidad es todavía incierta. Este argumento se llama hipótesis nula. Y dado que no sabemos si ésta es cierta o no, necesitamos pruebas. Esa prueba viene en forma de datos: al recoger y analizar información experimental relevante podemos fortalecer o debilitar nuestra afirmación inicial.
Diríamos que este proceso se asemeja a un juicio. Aquí es donde la estadística juega su papel como juez: gracias al «Contraste de hipótesis», la estadística decide si las pruebas son suficientes para aceptar o rechazar esa hipótesis nula.
Este método permite poner a prueba teorías e ideas en economía y finanzas,por tanto su correcta comprensión e implementación puede brindarnos ventajas significativas en estos campos.
En este texto vamos a profundizar más sobre cómo funciona este proceso y a ilustrarlo mediante ejemplos prácticos del uso del «Contraste de Hipótesis». ¡Adelante! Adentrémonos juntos en esta reveladora faceta del análisis económico.
Ejemplo de contraste de hipótesis
Para ilustrar cómo funciona el contraste de hipótesis, vamos a utilizar un ejemplo práctico. Imaginemos que somos dueños de una cadena de tiendas y queremos saber si las ventas han aumentado tras implementar una nueva estrategia publicitaria.
- **Plantear las hipótesis**
- Hipótesis nula (H0). La estrategia publicitaria no tiene ningún efecto sobre las ventas.
- Hipótesis alternativa (H1). La estrategia publicitaria ha aumentado las ventas.
- **Seleccionar una muestra y recopilar datos**
Procedamos a reunir los datos de ventas diarias dos semanas antes y dos semanas después de la implementación de la nueva campaña publicitaria.
- **Analizar los datos**
En esta etapa, aplicamos algunas técnicas estadísticas para interpretar y analizar nuestros datos recopilados. Por ejemplo, podríamos calcular el promedio y varianza de las ventas diarias antes y después del inicio de la campaña.
- **Elegir un nivel de significancia**
El «nivel de significancia» se refiere a la probabilidad con la que estamos dispuestos a rechazar la hipótesis nula aunque ésta sea verdadera. Este nivel se establece arbitrariamente, pero comúnmente se utiliza un 5% (0,05).
- **Calcula tu test estadístico**
Utiliza un test estadístico apropiado para estimar si existen suficientes evidencias en nuestra muestra como para rechazar H0 en favor de H1.
- **Determina tu valor crítico**
Definidos mediante nuestro nivel de significancia seleccionado anteriormente,leemos este valor en una tabla estadística correspondiente al test que utilizamos.
- **Comparar el valor crítico con tu estadística test e interpretar resultados**
Si nuestro resultado del test es mayor que el valor crítico, podemos rechazar nuestra hipótesis nula en favor del aumento en las ventas tras la estrategia publicitaria.
Sumario:
En este caso hemos puesto como ejemplo un sencillo problema empresarial donde hemos navegado desde plantear nuestras hipótesis hasta aceptar o rechazar la hipótesis nula basándonos en evidencia empírica.
Por tanto, vemos cómo el contraste de hipotesís nos sirve para tomar decisiones más fundamentadas y apoyadas por análisis riguroso en vez del simple juicio personal o intuición.
Recuerda siempre: asegurarte que tus supuestos son correctos antes de aplicar tests,entender bien cuál es tu pregunta inicial,ser consciente if your conclusion is not guaranteed to be right le puede ir mal a cara o cruz debido al proceso inherente aleatorio cuando trabajamos con muestras.