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PREGUNTAS HECHAS FRECUENTEMENTE |
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¿Diseñar
bien un experimento, antes...o tratar de salvar los datos después?
Es más económico y suele proveer más información un experimento diseñado a priori . En muchos casos es imposible "salvar" los datos, es decir extraer conclusiones válidas e interesantes de un conjunto de observaciones obtenidas en un experimento mal diseñado |
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¿Siempre
preciso hipótesis?¿Cómo hago para plantearlas?
Las hipótesis son imprescindibles cuando se desea ensayar la credibilidad de alguna aseveración hecha a priori (p.ej.:" la media poblacional es 12 kg") Cuando lo que se quiere es describir la muestra o estimar características de la población de la que fue extraída, no se plantean hipótesis sino objetivos |
| Tanto las
hipótesis como los objetivos deben ser expresados en
términos estadísticos
Para poder hacerlo, es necesario:
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Ho: m s R m ns ; H 1 :m s > m ns |
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| ¿Cómo elegir la prueba estadística de preferencia? |
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De
acuerdo al número de variables y la escala de medida podemos tener
pruebas estadísticas para:
- Una variable
de intervalo o de proporción
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| t |
F |
Z |
c2 |
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,
corregir grados de libertad
,
transformar la variable o bien utilizar métodos no paramétricos
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| ¿Qué se debe tener en cuenta al elegir a? | |
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Cinco conceptos a tener en cuenta en el momento de elegir el nivel de significación |
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| 1 | El nivel de significación (a) es la probabilidad de rechazar la Ho cuando ésta es verdadera. Es la probabilidad de cometer un error tipo I |
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| 2 | b es la probabilidad de cometer un error tipo II (aceptar la Ho cuando es falsa) | |
| 3 | La potencia de un test (1 - b), representa la probabilidad de rechazar la Ho cuando en realidad es falsa (decisión correcta) | |
| 4 | La potencia está relacionada con la naturaleza de la prueba estadística elegida y con la de la hipótesis alternativa (H1). Cuando la diferencia entre el valor teórico y el valor observado es grande (o bien "mayor que" o bien "menor que") podría emplearse una prueba unilateral. | |
| 5 | En términos generales puede decirse que la potencia de un test aumenta, al aumentar el tamaño de la muestra |
| ¿Cómo controlar los supuestos? | |
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En
la elección y aplicación de una prueba estadística determinada, en
general se asumen supuestos que deben cumplirse para que dicha prueba sea
válida. Entre los supuestos más comunes, en los casos de aplicación de t , o de anova, por ejemplo, se encuentran los de normalidad, independencia y homocedasticidad |
| Para controlar la normalidad : Se puede utilizar un test de bondad de ajuste (Chi cuadrado). | |
| El
control de la independencia se hace a través del diseño
experimental, asegurando la aleatoriedad en la toma de la muestra. La
falta de aleatoriedad puede reflejarse en falta de independencia de los
datos o en heterogeneidad de la varianza o no normalidad de la
distribución. La homocedasticidad puede testarse con un test de F de igualdad de varianzas Por supuesto existen formas alternativas a veces más eficientes de testar estos supuestos.
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| ¿Qué tamaño de muestra necesito? ¿Con 2 ovejas qué puedo hacer? | |
| En
términos muy generales , determinar el tamaño de muestra requiere
previamente el conocimiento de la varianza y la fijación por parte del
investigador del error máximo que está dispuesto a aceptar y de la
probabilidad admisible de excederlo.
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| ¿Hay que torturar a los
datos para que hablen?
La afirmación de que se requiere "torturar a la naturaleza" es de Francis Bacon. Creemos que es exagerada si se toma fuera de contexto. Hay dos formas básicas de forzar los datos:
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| DATOS | ||
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