6. Pruebas de significancia

6. Pruebas de significancia - 6 Inferencia estadística •...

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Unformatted text preview: 7/12/11 6. Inferencia estadística: • Objetivo: Usar métodos estadísticos para verificar hipótesis tales como – “Salud mental tiende a ser mejor para niveles más altos de status socioeconómico (SES)” (un efecto) – “Para tratar anorexia, terapias de 11 7/12/11 • Hipótesis : Predicciones sobre la población expresadas en términos de parámetros para ciertas variables. • Una prueba de significancia usa datos para resumir evidencia sobre una hipótesis comparando estimaciones muestrales de parámetros con valores predichos por las hipótesis. 22 7/12/11 Cinco partes de una prueba 1. Supuestos – sobre los tipos de datos (cuantitativos, categóricos), – métodos de muestreo (aleatorio), – distribución de la población (binaria, normal), – tamaño de muestra (grande?) 2. Hipótesis 33 p.1 ejemplos? 7/12/11 3. Prueba estadística: Compara datos con lo que la hip. Nula H0 predice, a menudo encontrando el número de errores estándar entre la estimación muestral y el valor del parámetro en H0 4. Valor-p ( P ): Una medida de probabilidad de evidencia sobre H 0, dando la probabilidad (bajo el supuesto de que H 0 es verdadera) que la estadística de prueba sea igual al valor observado o uno incluso un valor más extremo en la dirección predicha por Ha . – Entre más pequeño el valor-p, más fuerte la 44 7/12/11 5. Conclusión (continuación) – El nivel mínimo más comúnmente aceptado es 0.05, y se dice que la prueba es significativa a un nivel de 0.05 si el valor-p ≤ 0.05. – Si el valor-p no es lo suficientemente pequeño, no rechazamos H0 (entonces, H0 es no necesariamente verdardera, pero sí plausible) – Proceso es análago al sistema judicial 55 7/12/11 Prueba de significancia para 1. Supuestos : Aleatorización, variable cuantitativa, distribución de la población normal 2. Hipótesis nula : H 0: μ = μ 0 donde μ 0 es un valor determinado para la media poblacional (típicamente “no efecto” o “sin cambios” del estándar) Hipótesis alternativa : Ha : μ & μ 0 (alternativa de dos-lados incluye ambos > y < valores de la nula) 66 where / y t se s n se μ- = = 7/12/11 — Cuando H 0 es verdadera, la dist. muestral de la estadística de prueba-t tiene una distribución t con df = n- 1. 4. Valor-p : Bajo el supuesto que H 0 es verdadera, la probabilidad que la prueba estadística sea igual al valor observado o incluso un valor más extremo (es decir, más grande en valor absoluto), provee más fuerza 77 7/12/11 Ejemplo : Estudio de anorexia • Peso medido antes y después del periodo de tratamiento y = peso al final – peso al inicio • En capítulos anteriores, encontramos IC para la media poblacional de y con base en n= 17 niñas recibiendo “terapia familiar”, con los datos 88 7/12/11 Hay evidencia de que la • Sea µ = media del cambio en peso poblacional • Probar H 0: µ = 0 (no efecto) contra Ha : µ “ • Datos tienen--------------------------------------------------------------------------------------- Variable N Mean Std.Dev. Std....
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