La relación entre los intervalos de confianza y las pruebas de significación

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Por John Pezzullo

Puede utilizar intervalos de confianza (IC) como alternativa a algunas de las pruebas de significación habituales. Para evaluar la significación mediante los IC, primero defina un número que mida la cantidad de efecto que está probando. Este tamaño del efecto puede ser la diferencia entre dos medias o dos proporciones, la relación de dos medias, una relación de probabilidades, una relación de riesgo relativo o una relación de riesgo, entre otras.

La ausencia total de cualquier efecto corresponde a una diferencia de 0, o una relación de 1, por lo que se denominan los valores “sin efecto”.

Lo siguiente siempre es cierto:

  • Si el IC del 95% alrededor del tamaño del efecto observado incluye el valor sin efecto (0 para las diferencias, 1 para las proporciones), entonces el efecto no es estadísticamente significativo (es decir, una prueba de significación para ese efecto producirá p > 0,05).
  • Si el IC del 95% alrededor del tamaño del efecto observado no incluye el valor sin efecto, entonces el efecto es significativo (es decir, una prueba de significación para ese efecto producirá p </= 0,05).

El mismo tipo de correspondencia se aplica a otros niveles de confianza y niveles de significación: los niveles de confianza del 90 por ciento corresponden al nivel de significación p = 0,10, los niveles de confianza del 99 por ciento corresponden al nivel de significación p = 0,01, y así sucesivamente.

Por lo tanto, hay dos formas diferentes, pero relacionadas, de demostrar que existe algún efecto: se pueden utilizar pruebas de significación y se pueden utilizar intervalos de confianza. ¿Cuál es mejor? Los dos métodos son consistentes entre sí, pero muchas personas prefieren el enfoque de IC al enfoque del valor p. Por qué?

  • El valor p es el resultado de la compleja interacción entre el tamaño del efecto observado, el tamaño de la muestra y el tamaño de las fluctuaciones aleatorias, todo ello resumido en un único número que no indica si el efecto fue grande o pequeño, clínicamente importante o insignificante.
  • El CI alrededor del efecto medio muestra claramente el tamaño del efecto observado, junto con un indicador de cuán incierto es su conocimiento del tamaño del efecto. Le dice no sólo si el efecto es estadísticamente significativo, sino que también puede darle un sentido intuitivo de si el efecto es clínicamente importante.
  • El enfoque de la IC se presta a una forma muy simple y natural de comparar dos productos por equivalencia o no inferioridad.

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