Cuestionario 9 Flashcards
Cuando la cantidad de grados de libertad se hace muy grande, ¿a cuál tipo de distribución se aproxima la distribución t?
Distribución normal
¿Cuál de las siguientes frases da una correcta interpretación de lo que es el valor p?
Es la probabilidad de que el valor estadístico calculado sea observado dado que la hipótesis nula sea cierta
¿Cuál ha sido la respuesta históricamente más común a la pregunta de cuál valor p se consideraría suficientemente bajo para rechazar la hipótesis nula?
p <0. 05
Nuestra hipótesis de interés se convierte en esta hipótesis, después de crear la hipótesis nula:
Hipótesis alternativa
Es la herramienta estadística más usada para tomar decisiones, particularmente acerca de si una hipótesis en particular es apoyada por los datos.
Prueba de hipótesis nula
Es la hipótesis que se necesita crear, negando nuestra hipótesis de interés, para poder aplicar la prueba de hipótesis nula:
Hipótesis nula
De las siguientes, es la probabilidad que calculamos para una prueba de hipótesis nula, equivalente al valor p:
P(Datos | Hipótesis nula)
Este concepto estadístico es clave para definir distribuciones como la distribución t, y se define por la cantidad de personas en el estudio, restando los parámetros calculados (como la cantidad de medias obtenidas):
Grados de libertad
Es el tipo de error donde concluimos que hay un efecto que realmente no existe.
Error Tipo I
Es el tipo de error donde fallamos en detectar un verdadero efecto que realmente existe.
Error Tipo II
Cuando un resultado es estadísticamente significativo, significa que es un resultado importante, significativo en la práctica
Falso
Si usamos el estadístico t para comparar dos medias, y calcularámos el valor p con una hipótesis direccional y el valor resulta en 0.002. ¿Qué pasaría si en lugar de la hipótesis direccional, calcularámos el valor con una hipótesis no direccional?
El valor p incrementaría al doble.
Si la probabilidad de obtener 70 veces cara en 100 lanzamientos de una moneda, es de 0.000039, asumiendo que la moneda está equilibrada (da 50% veces cara)… ¿cuál de las siguientes inferencias podríamos hacer?
Es muy poco probable ese resultado, la moneda no está equilibrada.
El método de aleatorización tiene la ventaja de que no requiere que asumamos una distribución normal de los datos.
Verdadero
Es el estadístico de prueba más usado para comparar dos medias, desarrollado por William Sealy Gossett.
Estadístico t
Es el valor que en el método de Neyman-Pearson se establece como límite con el cual comparar el valor p, que contrala la tasa de error Tipo I.
Alfa
El método de aleatorizacion usado aquí es exactamente igual que el bootstrapping.
Falso
Es el tipo de hipótesis que predice que habrá una diferencia, pero sin mencionar en qué dirección irá. También se le denomina de dos colas.
Hipótesis no direccional
Cuando hacemos múltiples pruebas de hipótesis nula en un mismo estudio (como decenas, o miles de pruebas), ¿cuál es el error que podemos cometer si no ajustamos el valor alfa?
Error de familia (family-wise error)
