Tema 5: Estimaciones de parámetros y contraste de una media Flashcards
Estimaciones de parámetros y contraste de una media
Una estimación puntual:
Es más precisa que una estimación por intervalos.
La estimación puntual tiene precisión máxima, un solo valor. Pero no ofrece la misma información que la estimación por intervalos.
La función t.test():
Calcula un contraste de una media.
La función cohensD() calcula el tamaño del efecto. El contraste de dos medias aun no lo hemos visto.
Sesgo
Media del error de estimación del parámetro
Eficiencia
Variabilidad en las estimaciones del
parámetro
Tamaño del efecto
Relevancia del efecto encontrado
Significatividad de un efecto
Prueba de la existencia del efecto
Una D de Cohen se debe usar en un contraste de una media:
Si no tenemos una referencia del tamaño de efecto que esperamos encontrar según la literatura
Siempre es mejor buscar literatura para interpretar tamaños de efecto. Si no, usamos los criterios de Cohen.
Una D de Cohen de tamaño 0,6 es:
Mediana.
Si, con un nivel de confianza del 95 %, el nivel crítico de una prueba T para una
media vale ,07:
No se puede decir que la media de referencia haya cambiado.
Mantenemos la hipótesis nula. Eso no implica que no haya efecto, simplemente no lo hemos encontrado.
Si se incumplen los supuestos de la prueba T de una media:
Utilizaremos una prueba distinta.
Los supuestos de las pruebas deben comprobarse y cumplirse antes de hacer cualquier prueba estadística. Si no se cumplen, se deben usar pruebas no paramétricas o alternativas.
Con un 95 % de confianza, el nivel crítico de una prueba K-S ha sido , 02. Por lo
tanto:
Las puntuaciones de la variable no se distribuyen normalmente en la población.
Si el nivel crítico de la prueba K-S es menor al nivel de significación debemos decir que las puntuaciones en las variables no tienen una distribución normal.
El supuesto de independencia:
Lo asumo al controlarse por diseño.
Se asume controlado por diseño cuando las puntuaciones de una persona no se ven afectadas por las de otros.
Para valorar la presencia de valores atípicos usaré la prueba:
Grubbs.
El test de Grubbs comprueba el supuesto de atípicos y es necesario.
