Capítulo 3 Hipótesis estadísticas

Con la finalidad de identificar el procedimiento estadístico que se utilizará para la prueba y/o rechazo de las hipótesis planteadas en el apartado anterior, se desarrollará el planteamiento estadístico de cada una de ellas.

Dado que la información recolectada es de tipo ordinal y las respuestas se codificaron con una escala de Likert, de cinco niveles, además de ser una sola muestra (una sola población), se utilizará un sólo proceso estadístico para corroborar o rechazar las hipótesis planteadas. Además se utilizará un nivel de confianza del 95% y nivel de significancia (  ) del 5%

Hipótesis estadística i

Donde i = 1 a 5

Estadístico de prueba:

1.- Hipótesis Nula: mi ≤ 2

2.- Hipótesis de Trabajo: mi > 2

3.- Estadístico de Prueba:

4.- Región de rechazo y/o aceptación:

Si z calculada es mayor o igual que 1.96 rechazar Ho.

Si z calculada es menor que 1.96 entonces no hay elementos suficientes en la muestra para rechazar la hipótesis nula.

5.- Criterio de decisión

De acuerdo con Lind et al. (2005) y con la finalidad de aprovechar los resultados que arroja el paquete estadístico con el que se procesan los datos, se utiliza el criterio de “nivel de significancia observado” (p-value).

Si p-value es menor que el nivel de significancia (  ) rechazar la hipótesis nula.

Si p-value es mayor que el nivel de significancia (  ) entonces no hay elementos suficientes en la muestra para rechazar la hipótesis nula.

Es importante mencionar que todas las variables que participan en la prueba deben cumplir con la significancia observada ya que si alguna de ellas no la cumples, la hipótesis no puede corroborarse.

Por otro lado es necesario tomar en consideración la verificación de la información recolectada y/o datos ya que estos deben lograr cumplir con una distribución normal, si este no fuera el caso, la prueba estadística sería inválida.

En caso de que los datos no sigan una distribución normal, las hipótesis sólo se analizarán de forma descriptiva.