Ganando confianza con intervalos: guías prácticas, consejos y trucos para enfrentar situaciones reales de investigación.
Los intervalos de confianza (IC) y las medidas de tamaño de efecto están convirtiéndose gradualmente en la forma estándar de reportar resultados de análisis estadísticos en artículos de investigación, en lugar de, o además de, los valores p. Sin embargo, tal cambio en las prácticas de investigación...
- Autores:
-
Beaulieu-Prévost, Dominic
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/25701
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/25701
https://doi.org/10.21500/20112084.841
- Palabra clave:
- Confidence intervals
interval statistics
guidelines
graphic representation
national surveys
Bayesian approach
intervalos de confianza
estadística de los intervalos
guías
representación gráfica
encuestas nacionales
aproximación Bayesiana.
- Rights
- openAccess
- License
- International Journal of Psychological Research - 2010
| Summary: | Los intervalos de confianza (IC) y las medidas de tamaño de efecto están convirtiéndose gradualmente en la forma estándar de reportar resultados de análisis estadísticos en artículos de investigación, en lugar de, o además de, los valores p. Sin embargo, tal cambio en las prácticas de investigación se ha comunicado poco en la enseñanza de la estadística. Este artículo es el tercero en una serie escritos que sirven como referencia general sobre el use de los IC en las ciencias sociales. Este artículo tiene como propósito proveer guías, consejos, y trucos útiles que le permitan al lector (a) enfrentar la mayoría de problemas estadísticos que suceden en situaciones reales de investigación y (b) mejorar su conocimiento sobre los IC y contestar más eficientemente las preguntas de interés. La primera parte del artículo presenta brevemente los elementos básicos acerca del uso de los IC: cómo computarlos, cómo interpretarlos, y cómo usarlos en las pruebas de hipótesis. La segunda parte presenta algunos de los asuntos más importantes (aunque algunas veces negados) acerca de los IC: representaciones gráficas, distribuciones complejas, encuestas nacionales, la familia de la estadística de los intervalos (e.g., intervalos de predicción), y la aproximación Bayesiana a las probabilidades. |
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