TEMA 10: estimación y/o significación estadística

Tema 10.

La SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA es la probabilidad de que la relación observada sea producto de la causalidad. es decir, es la probabilidad que tenemos de confundirnos, desde el punto de vista estadístico, cuando ofrecemos un resultado.

El CONTRASTE DE HIPÓTESIS permite decidir si los resultados obtenidos son fruto de la casualidad o de la causalidad.
Se basa en en contrastar la hipótesis del estudio con los datos obtenidos en la muestra, con el fin de verificar si existen diferencias en los hallazgos obtenidos en ambos grupos debidas a la acción de la variable independiente, o si simplemente estas diferencias han sido fruto del azar.

• Se utiliza la prueba estadística correspondiente y se mide la probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula, asociada al valor de p
• Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:

          – p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla)

     – p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos aceptar la hipótesis alternativa.

El procedimiento que se lleva a cabo en el contraste de hipótesis es el siguiente:

• Contraste bilateral... https://www.youtube.com/watch?v=wk9eoeHaJA8

El estadístico de contraste se elige mediante...
- La escala de medida y el tipo de variables, las escalas de medida más precisas permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes (por eso se indicaba, al tratar las diferentes escalas de medidas de la variable, que se debe intentar medir las variables de la forma más precisa posible).
- La independencia o dependencia de las medidas: debemos tener en cuenta si los datos proceden de participantes independientes (la puntuación de un sujeto no proporciona información sobre la de otro ni condiciona la puntuación de este otro sujeto), en cuyo caso se denominan medidas independientes; o si por el contrario las mediciones se hacen en los mismos participantes en diferentes momentos de tiempo o condiciones diferentes (como en los estudios antes y después). En este caso, se consideran medidas dependientes o relacionadas.
- El aspecto de la distribución de la variable dependiente: en ciencias de la salud, donde se suele trabajar con muestras grandes (n > 30), y donde las variables que estudiamos generalmente se distribuyen según la curva normal o de Gauss, los datos suelen cumplir los supuestos que permiten la aplicación de contrastes paramétricos.

A partir de los resultados de un estudio, puede llegarse a diferentes conclusiones:
          • Puede concluirse que existen diferencias entre los grupos que componen la muestra y que esas diferencias también existirían en otras muestras diferentes tomadas en esa población.

     • Puede concluirse que no hay diferencias entre los grupos que componen la muestra y que esas diferencias tampoco existirían en otras muestras diferentes tomadas en esa población.
Existen una serie de errores...

• El error tipo I consiste en decir que existen diferencias estadísticamente significativas (porque realmente sí existen en la muestra que se ha tomado) cuando realmente esto no es cierto (estas diferencias no existirían en otras de las infinitas muestras que podrían haberse tomado de esa población). Al cometer este error, el investigador rechaza la hipótesis nula (dice que hay diferencias) aunque realmente no las hay.

• El error tipo II en el que se indica que no existen diferencias (en la muestra no se hallan diferencias estadísticamente significativas), cuando realmente esto no es cierto (sí las habría en otras de las infinitas muestras que se podrían haber tomado de la población). A este tipo de error también se le conoce como error β. Al cometer este error, el investigador acepta la hipótesis nula (dice que no hay diferencias) cuando realmente sí las hay. Como ya se comentó, la probabilidad de cometer este error ha de establecerse ya para calcular el tamaño de la muestra, y generalmente oscila entre el 5 y el 20%, en función de las consecuencias que pueda tener cometerlo.