Entender la inferencia
Prueba de hipotesis
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Los valores de muchas variables en la naturaleza tienen una distribución gaussiana o distribución de campana.
La altura de la curva es menor en los extremos, porque no ocurren frecuentemente, si escogiéramos un valor al azar de esta distribución, se hallará con mayor probabilidad en algún sitio próximo al medio.
si ocurre un acontecimiento con múltiples respuestas posibles y la variable respuesta tiene una distribución empírica normal, algunos resultados ocurrirán con mayor probabilidad. La probabilidad de que un resultado concreto ocurra por azar depende de dónde esté localizado en la distribución normal.
La prueba específica depende del tipo de variable y de la cuestión planteada
Metodologia estadistica
Defina la población y las variables del estudio
Identifique la variable respuesta
Plantee la hipótesis de investigación.
Establezca la hipotesis mula
Declare el nivel de significación
Estime el número de individuos necesarios para lograr una respuesta fiable.
Obtenga la financiación y la aprobación de un comité ético
Oblenga una muestra.
Recoja los datos.
Obtenga el estadístico de la prueba y el método estadístico
Aplique la prueba estadistica a una distribución muestral
Obtenga el valor p
Tome la decisión de aceptar o rechazar la hipótesis nula
Extraiga una conclusión que conteste la hipótesis de investigación.
Hipotesis nula e hipotesis alternativa
La hipótesis nula es el primer paso en el proceso específico del análisis estadístico.
Siempre habrá una diferencia cuando comparemos las variables respuesta en los grupos de una muestra, porque es la naturaleza de las variables, varían
La hipótesis nula, simbolizada como H, indica que no hay ninguna diferencia o relación entre los grupos
Si es muy improbable obtener un resultado cuando en realidad no hay ninguna diferencia (o relacion) entre los grupos en la población, rechazaremos la hipótesis nula por ser demasiado inverosimil.
La hipótesis alternativa, simbolizada con Ha o Hp, se acepta cuando se rechaza la Hipótesis nula. Es la hipótesis de existencia de diferencia o relación, y a menudo
replica la hipótesis de investigación
Análisis de datos
Esta ecuación depende del tipo de variable y su distribución. Se entran los datos de la muestra en esta ecuación obteniendo un solo número, que se denomina el estadístico de la prueba y tiene una conexión directa con el valor p.
Valor de p
El valor p representa la probabilidad de que ocurra un acontecimiento.
Nivel de significación
El nivel de significación es el valor p a partir del cual estaremos dispuestos a rechazar H, aun siendo cierta.
El nivel de significación comúnmente aceptado es de 0.05 o el 5%
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Tipos de error
Podríamos afirmar que Ho, es falsa cuando obtenemos un valor p pequeño, pero podríamos estar equivocados ya que un valor p pequeño podría producirse aun cuando Ho, sea cierta. En este caso, rechazaríamos Ho inadecuadamente.
Cuando afirmamos una diferencia que no existe, hacemos un error de tipo I.
Un error de tipo II, es aceptar Ho, cuando realmente es falsa, y H cierta.
Pruebas unilaterales
Una prueba unilateral o de una sola cola, considera una diferencia de tratamiento en un solo sentido, incluso si lo contrario es cierto.
Prueba bilateral
O prueba de dos colas, considera una diferencia de tratamiento en uno u otro sentido.
SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA FRENTE A CLÍNICA
Los grandes tamaños muestrales tenderán a recoger diferencias estadísticamente significativas entre variables, aunque la diferencia sea diminuta.
Siempre considere lo que está siendo comparado, así como el coste de tratamiento, los efectos secundarios potenciales y el beneficio global en la población objeto de estudio.
Si el beneficio clínico es realmente pequeño, puede no estar justificado el gasto y el esfuerzo de poner en práctica el cambio.