Investigación de contraste de hipótesis asistida por simulación

La investigación de contraste de hipótesis asistida por simulación reemplaza o complementa la teoría analítica de la probabilidad con simulación computacional —métodos de remuestreo, permutación o Monte Carlo— para construir distribuciones nulas y evaluar hipótesis. En lugar de asumir una distribución paramétrica y consultar una tabla, el investigador genera miles de conjuntos de datos simulados a partir de los datos observados o de un modelo especificado, construyendo una distribución nula empírica contra la cual se compara el estadístico de prueba observado. El enfoque es especialmente valioso cuando no se pueden cumplir las suposiciones analíticas (normalidad, muestras grandes).