TY  - CHAP
M1  - Book, Section
TI  - Preguntas de investigación sobre un grupo
A1  - White, Susan E.
PY  - 2021
T2  - Bioestadística Básica y Clínica, 5e
AB  - CONCEPTOS  CLAVETres  factores  ayudan  a  determinar  si  una  estimación  observada,  como  la  media,  es  diferente  de  lo  normal:  el  tamaño  de  la  diferencia,  el  grado  de  variabilidad  y  el  tamaño  de  la  muestra.La  distribución  t  es  similar  a  la  distribución  z,  en  especial  porque  los  tamaños  de  las  muestras  superan  30  elementos  y  t  se  utiliza  por  lo  general  en  medicina  cuando  se  hacen  preguntas  sobre  la  media.En  las  publicaciones  médicas  es  común  el  uso  de  intervalos  de  confianza;  se  utilizan  para  determinar  la  confianza  con  la  que  podemos  asumir  que  las  estimaciones  futuras  (como  la  media)  variarán  en  estudios  futuros.La  lógica  detrás  de  las  pruebas  de  hipótesis  estadísticas  suele  seguir  un  sentido  inverso;  por  lo  general  se  asume  que  no  hay  diferencia  y  se  espera  demostrar  que  existe  una  diferencia.Se  requieren  varios  supuestos  para  usar  la  distribución  t  para  los  intervalos  de  confianza  o  para  probar  las  hipótesis.Las  pruebas  de  hipótesis  son  otra  forma  de  abordar  la  inferencia  estadística;  se  recomienda  un  enfoque  algo  rígido  con  seis  pasos.Los  intervalos  de  confianza  y  las  pruebas  estadísticas  conducen  a  las  mismas  conclusiones,  pero  los  intervalos  de  confianza  proporcionan  más  información  y  se  recomiendan  cada  vez  más  como  la  mejor  manera  de  presentar  los  resultados.En  la  prueba  de  hipótesis,  se  incurre  en  un  error  si  se  concluye  que  hay  una  diferencia  cuando  no  existe  ninguna  (error  tipo  I  o  α),  así  como  cuando  se  concluye  que  no  hay  diferencia  cuando  existe  una  (error  tipo  II  o  β).El  poder  es  el  complemento  de  un  error  de  tipo  II,  o  β:  se  concluye  que  hay  una  diferencia  cuando  ésta  existe.  La  potencia  depende  de  varios  factores,  incluido  el  tamaño  de  la  muestra.  Es  un  concepto  clave  en  estadística,  porque  es  fundamental  que  los  investigadores  tengan  una  muestra  lo  suficientemente  grande  como  para  detectar  si  existe  una  diferencia.El  valor  p  supone  primero  que  la  hipótesis  nula  es  verdadera  y  luego  indica  la  probabilidad  de  obtener  un  resultado  como  el  observado  o  más  extremo.  En  un  lenguaje  más  directo,  el  valor  p  es  la  probabilidad  de  que  el  resultado  observado  se  haya  producido  por  casualidad.La  distribución  z,  a  veces  llamada  aproximación  z  a  la  distribución  binomial,  se  usa  para  formar  intervalos  de  confianza  y  probar  hipótesis  sobre  una  proporción.El  ancho  de  los  intervalos  de  confianza  (CI,  confidence  intervals)  depende  del  valor  de  confianza:  El  CI  de  99%  es  más  amplio  que  el  CI  de  95%  porque  el  CI  de  99%  proporciona  mayor  confianza.Los  estudios  pareados,  o  antes/después,  son  muy  útiles  para  detectar  cambios  que,  de  otro  modo,  podrían  no  ser  evidentes  a  causa  de  la  variación  individual,  porque  cada  sujeto  actúa  como  su  propio  testigo.Los  estudios  pareados  se  analizan  analizando  las  diferencias  en  sí  mismos.  Para  las  variables  numéricas,  la  prueba  t  pareada  es  apropiada.El  método  estadístico  kappa  κ  se  utiliza  para  comparar  el  acuerdo  entre  dos  jueces  o  métodos  independientes  cuando  se  clasifican  las  observaciones.La  prueba  de  McNemar  es  la  contraparte  de  la  prueba  t  pareada  cuando  las  observaciones  son  nominales  en  lugar  de  numéricas.La  prueba  de  ...
SN  - 
PB  - McGraw-Hill Education
CY  - New York, NY
Y2  - 2024/04/18
UR  - accessmedicina.mhmedical.com/content.aspx?aid=1201605939
ER  -