7 ejemplos de pruebas de hipótesis en la vida real

Actualizado el 19 de julio de 2024, por Luis Benites.

En estadística, las pruebas de hipótesis se utilizan para determinar si una suposición sobre un parámetro de población es verdadera o no.

Para realizar una prueba de hipótesis, los investigadores obtienen una muestra aleatoria de la población y realizan pruebas sobre los datos de la muestra, utilizando dos hipótesis:

• Hipótesis nula (H₀): Los datos de la muestra se deben puramente al azar.
• Hipótesis alternativa (H_A): Los datos de la muestra están influenciados por alguna causa no aleatoria.

Si el valor p de la prueba es menor que un nivel de significancia (por ejemplo, α = 0.05), podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que hay suficiente evidencia para apoyar la hipótesis alternativa.

Ejemplo 1: Biología

En biología, las pruebas de hipótesis se utilizan para determinar si un nuevo tratamiento, fertilizante, pesticida, etc., causa un aumento en el crecimiento, resistencia, inmunidad, etc., en plantas o animales.

Escenario: Un biólogo cree que un fertilizante específico hará que las plantas crezcan más de lo normal (20 pulgadas) en un mes. Para probarlo, aplica el fertilizante a varias plantas durante un mes.

Hipótesis:

• H₀: μ = 20 pulgadas (el fertilizante no tendrá efecto en el crecimiento de las plantas).
• H_A: μ > 20 pulgadas (el fertilizante aumentará el crecimiento de las plantas).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que el fertilizante efectivamente aumenta el crecimiento de las plantas.

Ejemplo 2: Ensayos Clínicos

En ensayos clínicos, las pruebas de hipótesis se utilizan para determinar si un nuevo tratamiento o fármaco produce mejores resultados en los pacientes.

Escenario: Un médico cree que un nuevo medicamento puede reducir la presión arterial en pacientes obesos. Para probarlo, mide la presión arterial de 40 pacientes antes y después de usar el medicamento durante un mes.

Hipótesis:

• H₀: μ_después = μ_antes (la presión arterial media es la misma antes y después de usar el medicamento).
• H_A: μ_después < μ_antes (la presión arterial media es menor después de usar el medicamento).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que el medicamento reduce la presión arterial.

Ejemplo 3: Inversión en Publicidad

En negocios, las pruebas de hipótesis se utilizan para determinar si una nueva campaña publicitaria o técnica de marketing provoca un aumento en las ventas.

Escenario: Una empresa cree que aumentar el gasto en publicidad digital aumentará las ventas. Para probarlo, incrementan el gasto en publicidad durante dos meses y recogen datos de ventas.

Hipótesis:

• H₀: μ_después = μ_antes (las ventas medias son las mismas antes y después del aumento en publicidad).
• H_A: μ_después > μ_antes (las ventas medias aumentan después del aumento en publicidad).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que el aumento en publicidad digital conduce a un aumento en las ventas.

Ejemplo 4: Fabricación

En plantas de fabricación, las pruebas de hipótesis se utilizan para determinar si un nuevo proceso o técnica afecta la cantidad de productos defectuosos.

Escenario: Una planta quiere probar si un nuevo método cambia la cantidad de productos defectuosos producidos al mes (actualmente 250). Miden la cantidad media de productos defectuosos antes y después de implementar el nuevo método durante un mes.

Hipótesis:

• H₀: μ_después = μ_antes (la cantidad media de productos defectuosos es la misma antes y después del nuevo método).
• H_A: μ_después ≠ μ_antes (la cantidad media de productos defectuosos es diferente antes y después del nuevo método).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que el nuevo método afecta la cantidad de productos defectuosos producidos.

Ejemplo 5: Educación

En educación, las pruebas de hipótesis se utilizan para evaluar la efectividad de nuevos métodos de enseñanza.

Escenario: Un investigador quiere determinar si un nuevo método de enseñanza mejora las calificaciones de los estudiantes en matemáticas. Para probar esto, se implementa el método en una clase durante un semestre.

Hipótesis:

• H₀: μ_nuevo = μ_tradicional (el método nuevo no cambia las calificaciones).
• H_A: μ_nuevo > μ_tradicional (el método nuevo mejora las calificaciones).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que el nuevo método mejora las calificaciones.

Ejemplo 6: Psicología

En psicología, las pruebas de hipótesis se utilizan para evaluar el impacto de terapias en el comportamiento.

Escenario: Un psicólogo quiere saber si la terapia cognitivo-conductual (TCC) reduce la ansiedad en los pacientes. Para probar esto, mide los niveles de ansiedad antes y después de un ciclo de TCC.

Hipótesis:

• H₀: μ_después = μ_antes (la terapia no cambia los niveles de ansiedad).
• H_A: μ_después < μ_antes (la terapia reduce los niveles de ansiedad).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que la TCC reduce los niveles de ansiedad.

Ejemplo 7: Economía

En economía, las pruebas de hipótesis se utilizan para evaluar el impacto de políticas económicas.

Escenario: Un economista quiere determinar si una nueva política de subsidios aumenta el empleo en una región. Para probar esto, analiza las tasas de empleo antes y después de implementar la política.

Hipótesis:

• H₀: μ_después = μ_antes (la política no afecta el empleo).
• H_A: μ_después > μ_antes (la política aumenta el empleo).

Si el valor p es menor que 0.05, se rechaza H₀ y se concluye que la política de subsidios aumenta el empleo.

Recursos Adicionales a pruebas de hipótesis

• Introducción a las pruebas de hipótesis
• Introducción a la prueba t de una muestra
• Introducción a la prueba t de dos muestras
• Introducción a la prueba t de muestras pareadas

Fuentes y recursos de investigación

1. “Hypothesis Testing in Biology”: Quinn, G. P., & Keough, M. J. (2002). Experimental Design and Data Analysis for Biologists. Cambridge University Press. Cambridge University Press

2. “Clinical Trials and Hypothesis Testing”: Friedman, L. M., Furberg, C. D., & DeMets, D. L. (2010). Fundamentals of Clinical Trials. Springer. Springer Link

3. “Hypothesis Testing in Education”: Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge. Taylor & Francis

4. “Psychological Testing and Hypothesis Testing”: Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications. SAGE Publications

5. “Hypothesis Testing in Economics”: Wooldridge, J. M. (2016). Introductory Econometrics: A Modern Approach. Cengage Learning. Cengage

6. “Manufacturing and Quality Control Hypothesis Testing”: Montgomery, D. C. (2012). Introduction to Statistical Quality Control. Wiley. Wiley