Comparación de medias

Question 1

Utilidad de comparación de medias

Answer 1

Saber si se es capaz de excluir el rol del azar en explicar los hallazgos, lo que llamamos significancia estadística, la cual se distancia de lo clínicamente relevante

Question 2

Estadístico de prueba

Answer 2

• Los datos recolectados no se analizan directamente sino que se estandarizan y convierten en un estadístico de prueba.
• Tiene una distribución conocida, sabemos su comportamiento en cualquier escenario y nos permite estimar el P Value

Question 3

Definición de p value

Answer 3

• Probabilidad de tener un estadístico de prueba tan extremo como el de la muestra, asumiendo que la hipótesis nula (que no hay diferencia entre los grupos comparados) es verdad.
• Se usa para estimar si algo es estadísticamente significativo.
• Es una probabilidad del 0 al 1.

Question 4

Otra definición de p Value

Answer 4

cuál es la probabilidad de encontrar diferencias entre grupos asumiendo que los 2 NO están asociados

Question 5

Lo que asumimos NO atribuible por el azar son las cosas:

Answer 5

• MUY raras
• La única manera de estar 100% de que lo observado no se atribuye al azar es trabajar con TODA la población o trabajar con un universo

Question 6

Contraste de hipótesis

Answer 6

pones a pelear dos ideas que son excluyentes y ocupas el p value para escoger con que idea te vas a quedar

Question 7

La hipótesis nula H0

Answer 7

• no hay diferencias entre los grupos comparados o las diferencias que yo encontré son totalmente explicables por el aza

Question 8

La hipótesis alternativa H1 o Ha es que

Answer 8

las diferencias encontradas no son explicables por el azar

Question 9

Nivel de significancia estadística

Answer 9

• El umbral cuando yo digo que algo es muy raro
• Por convención se asume como 5% = alfa de 0,05 = cualquier cosa que ocurra menos del 5% de las veces yo la voy a asumir como muy rara
• Vamos a pensar que nuestra hipótesis nula es mentira y preferimos quedarnos con la alterna (que las diferencia encontradas no se explican por azar) y a eso lo llamamos estadísticamente significativo

Question 10

La hipótesis nula es

Answer 10

estrictamente lo que esté aceptado por el conocimiento actual a la fecha en que realices tu estudio

Question 11

La única manera de estar 100% seguros es

Answer 11

trabajar con el universo, que es imposible

Question 12

P value es muy dependiente de

Answer 12

del tamaño muestral

Question 13

El estadista de datos es paladín de la H0, se asume siempre como correcta, tu tienes que juntar muchísima evidencia, algo que sea muy raro de ver para asumir que la nulidad es falsa y este concepto se traduce en

Answer 13

nunca se habla de que se acepta la H1, siempre se habla de si aceptas o rechazas la H0

Question 14

Cada vez que sacas una muesta existe

Answer 14

incertidumbre de que esta represente realmente a la población

Question 15

Error estándar: .

Answer 15

La media muestral es solamente una apuesta respecto a una media poblacional, pero como todo estimador está expuesto a incertidumbre y posibilidad de error

Question 16

El error estándar depende de

Answer 16

Tamaño de la muestra que se está tomando

Question 17

La desviación estándar

Answer 17

Cuánto cambia un valor cualquiera a partir del promedio, en relación al tamaño de la muestra

Question 18

Lo que hace la T de student es

Answer 18

• Considerar la magnitud de una diferencia (de un cambio) que estás viendo, en relación a cuánta incertidumbre existe a partir de esa medición.
• Cuantificar la magnitud de una diferencia contra la incertidumbre respecto a que se cambie la diferencia, entonces matemáticamente es un contraste una división

Question 19

La t de student asume una serie de cosas para ser válido

Answer 19

• Los cambios que son pequeños son comunes

- Los que son grandes son muy raros

Question 20

La T de student

Answer 20

• Ofrece una estandarización de cualquier dato cuantitativo a analizar.
• Los valores que se toman siguen una distribución que es conocida: llamada t de student
• Podemos saber cuántas veces t de student va a tomar un valor determinado dadas ciertas condiciones: p value

Question 21

Cuando el tamaño de la muestra es grande y es matemáticamente importante, el n es

Answer 21

• > 20

- Pero en medicina se trabaja con n >30, la distribución de T es idéntica distribución normal

Question 22

Antiguamente esa T=1.25 se llevaba a una tablita, considerando 2 cosas:

Answer 22

• Tamaño muestral, el que otorga grados de libertad (tamaño muestral -1)
• Nivel de significancia (por defecto es 5%)

Question 23

El 1 o 2 colas es la traducción matemática de siguiente idea:

Answer 23

La pregunta que se hace en investigación, habitualmente es neutral: por ejemplo, si existen o no diferencias entre 2 grupos, pudiendo ser las diferencias en 2 sentidos (un grupo mayor, otro menor y viceversa)

Question 24

La magnitud de la diferencia entonces sería el resultado de la media muestral menos la media ya conocida.
En relación a cuanta incertidumbre existe a partir de la media que sería el error de esa media, este se calcula dividiendo desviación estándar por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra

Answer 24

T= x1 -x2 / S/raízcuadradaN

S: desviación estándar
x= media
N= muestra

Question 25

Reglas para ocupar T de student

Answer 25

1. • La distribución debe ser normal (n>20, en medicina n>30)
2. • Las muestras son INDEPENDIENTES
3. • Homocedasticidad de Varianzas (varianzas iguales, con desviaciones estándar parecidas)
4. • Que hayan pocos, o no hayan outliners (valores extremos)
5. • Muestra aleatoria (representativa de la población)

Question 26

En la práctica el punto más importante para ocupar T de student es el:

Answer 26

es el 1, que el tamaño muestral sea mayor a 30, porque el T student es tan robusto que si no se cumple alguna de las 4 siguientes igual podemos asumir una distribución normal para el estadístico T