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¿Cuál es la diferencia entre una prueba de dos colas (bilateral) y de una cola (unilateral)?

Una prueba estadística se basa en dos hipótesis competitivas : la hipótesis nula H0 y la hipótesis alternativa Ha .
El tipo de hipótesis alternativa Ha define si una prueba es de una cola (unilateral) o de dos colas (bilateral).

Pruebas bilaterales o de dos colas

Una prueba de dos colas se asocia a una hipótesis alternativa para la cual se desconoce el signo de la potencial diferencia. Por ejemplo, supongamos que deseamos comparar las medias de dos muestras A y B. Antes de diseñar el experimento y ejecutar la prueba, esperamos que si se resalta una diferencia entre las dos medias, realmente no saabemos si A debería ser superior a B o a la inversa. Esto nos lleva a elegir una prueba de dos colas, asociada a la siguiente hipótesis alternativa: Ha: media(A) ≠ media(B). Las pruebas de dos colas son con diferencia las más utilizadas.

Pruebas unilaterales o de una cola

Una prueba de una cola normalmente está asociada a una hipótesis alternativa para la cual se conoce el signo de la potencial diferencia antes de ejecutar el experimento y la prueba. En el ejemplo descrito más arriba, la hipótesis alternativa referida a una prueba de una cola podría redactarse así: media(A) < media(B) o media(A) > media(B), dependiendo de la dirección esperada de la diferencia.
En todos los cuadros de diálogo de las pruebas estadísticas de XLSTAT, el usuario puede elegir entre pruebas de una y dos colas (normalmente en la pestaña Opciones).

¿Cómo se presentan estas pruebas en XLSTAT?

En XLSTAT, tiene que elegir la prueba en la pestaña Opciones del cuadro de diálogo. Por ejemplo, aquí elegimos la prueba de dos colas porque nuestra meta es verificar si existe una diferencia significativa entre ambas medias.
pestaña de opciones para las pruebas t y z para dos muestras

Sin embargo, también podemos elegir una prueba de una cola si sabemos que, por ejemplo, la media 1 es más pequeña que la media 2.
pestaña de opciones para las pruebas t y z para dos muestras

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