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CONSECUENCIAS DE LA TOMA DE DECISIONES: TIPOS DE ERRORES

CONSECUENCIAS DE LA TOMA DE DECISIONES: TIPOS DE ERRORES. Acierto. Error Tipo II. 1 - α. β. Nivel de confianza. Acierto. Error Tipo I. α. 1 - β. Nivel de significación. Potencia de prueba. H 0. H 1. μ 0. μ 1. CONSECUENCIAS DE LA TOMA DE DECISIONES: TIPOS DE ERRORES. H 0. H 1.

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CONSECUENCIAS DE LA TOMA DE DECISIONES: TIPOS DE ERRORES

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Presentation Transcript

  1. CONSECUENCIAS DE LA TOMA DE DECISIONES: TIPOS DE ERRORES Acierto Error Tipo II 1 - α β Nivel de confianza Acierto Error Tipo I α 1 - β Nivel de significación Potencia de prueba

  2. H0 H1 μ0 μ1 CONSECUENCIAS DE LA TOMA DE DECISIONES: TIPOS DE ERRORES

  3. H0 H1 μ0 μ1 Región de rechazo zona crítica Región de aceptación 1 - α α 1 - β β

  4. POTENCIA DE PRUEBA “La potencia del contraste estadístico de la hipótesis nula es la probabilidad de que éste lleve al rechazo de la hipótesis nula, es decir, la probabilidad de que llevará a la conclusión de que el fenómeno existe” (Cohen, 1988, pág. 4) • Factores de los que depende la potencia: • Nivel de significación • Tamaño de muestra • Tamaño del efecto

  5. CONTRASTES UNILATERALES VS BILATERALES • Su planteamiento depende del tipo de pregunta que nos hagamos • En igualdad de condiciones tiene más potencia un contraste unilateral que uno bilateral, siempre que los resultados estén en la dirección predicha • El problema de la prueba de cola y media (Abelson, 1995)

  6. RELACION ENTRE CONTRASTE DE HIPOTESIS E INTERVALOS DE CONFIANZA Si el valor planteado en la H0 cae entre los límites del intervalo entonces aceptamos dicha hipótesis “Un intervalo de confianza se puede considerar simplemente como el conjunto de las hipótesis aceptables” (Wonnacott y Wonnacott, 1997, p.159)

  7. ERRORES EN LA INTERPRETACION DE LA SIGNIFICACION ESTADISTICA • Considerar que las pruebas de significación proporcionan información sobre la probabilidad de que H0 sea verdadera o falsa. “...no nos dice lo que queremos saber, pero nosotros deseamos tanto saber lo que queremos saber que, más allá de la desesperación, sin embargo creemos que lo hace!. Lo que nosotros queremos saber es «Dados estos datos, cuál es la probabilidad de que H0 sea verdadera?» Pero como la mayoría de nosotros sabemos, lo que nos dice es «Dado que H0 es verdadera, cual es la probabilidad de que se den estos datos (o más extremos)». Esto no es lo mismo” (Cohen, 1994, pág. 997) • Creer que el valor de “p” informa sobre la replicabilidad de unos resultados

  8. ERRORES EN LA INTERPRETACION DE LA SIGNIFICACION ESTADISTICA • La interpretación de un resultado estadísticamente significativo como sinónimo de importante • La no consideración por parte de los investigadores de la relación entre tamaño de muestra y la significación estadística • Los niveles de significación clásicos (0’01 y 0’05) son puramente arbitrarios “seguramente Dios ama casi tanto al 0’06 como al 0’05” Rosnow y Rosenthal (1989, p. 1277)

  9. ALTERNATIVAS A LAS PRUEBAS DE SIGNIFICACION • Sustituir significativo por ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVO • Usar INDICES DE TAMAÑO DE EFECTO • Emplear INTERVALOS DE CONFIANZA • META-ANALISIS • Estudios de REPLICACION

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