COMO ELEGIR ESTADÍSTICO DE PRUEBA

Summary

En este video tutorial, se abordan los criterios esenciales para elegir una prueba estadística adecuada en investigaciones, con un enfoque en biestadística. Se explican conceptos clave como la estadística descriptiva e inferencial, la importancia de la distribución de las variables y cómo elegir entre pruebas paramétricas y no paramétricas según el tipo de datos (cualitativos o cuantitativos). También se detallan pasos prácticos para interpretar resultados y tomar decisiones informadas en estudios correlacionales, experimentales y observacionales, destacando la relevancia de conocer la distribución de las variables y el tamaño de la muestra para obtener conclusiones válidas y precisas.

Takeaways

• 😀 La estadística es una ciencia que se enfoca en la recopilación, tabulación, procesamiento, análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos.
• 😀 Cuando los métodos estadísticos se aplican a las ciencias de la salud, se denomina **bioestadística**.
• 😀 La **estadística descriptiva** se encarga de organizar y analizar los datos de una muestra, mientras que la **estadística inferencial** permite generalizar conclusiones de una muestra a una población.
• 😀 Es importante comprender el **nivel investigativo** de tu estudio (descriptivo, relacional, predictivo, etc.) para seleccionar la prueba estadística adecuada.
• 😀 Los estudios pueden ser **prospectivos** o **retrospectivos**, **transversales** o **longitudinales**, lo cual influye en la elección de las pruebas estadísticas.
• 😀 Antes de elegir una prueba estadística, se debe conocer la **distribución de las variables** (normal o no) utilizando pruebas como el **Kolmogorov-Smirnov**.
• 😀 En el caso de trabajar con **variables cualitativas**, si no tienen distribución normal, se deben usar **pruebas no paramétricas**, como el **Chi-cuadrado**.
• 😀 Si las variables son **cuantitativas** y **normales**, se puede aplicar una **prueba paramétrica** como el **t-test** o **ANOVA**.
• 😀 La **correlación** mide la fuerza y dirección de la relación entre variables cuantitativas, usando pruebas como **Pearson**, **Spearman** o **Kendall**.
• 😀 Para interpretar los resultados de las pruebas estadísticas, se utiliza el **valor p**: si es menor a 0.05, se rechaza la hipótesis nula (H0), indicando que existe una diferencia significativa.
• 😀 Cuando se tiene más de dos grupos y las variables no tienen distribución normal, se pueden usar **pruebas no paramétricas** como el **Kruskal-Wallis** o el **Friedman**.

Q & A

¿Qué es la estadística y cuál es su objetivo principal?

La estadística es una ciencia que se ocupa de la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos con el objetivo de extraer conclusiones que ayuden a la toma de decisiones o a realizar inferencias sobre una población.

¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial?

La estadística descriptiva se encarga de resumir y organizar los datos de una muestra, mientras que la estadística inferencial utiliza los datos de la muestra para hacer generalizaciones o inferencias sobre una población mayor.

¿Qué se entiende por inferencia en un estudio estadístico?

La inferencia en un estudio estadístico consiste en utilizar los datos de una muestra para hacer afirmaciones o conclusiones sobre una población más grande, basándose en los resultados obtenidos.

¿Cuáles son los factores clave a considerar al elegir una prueba estadística?

Los factores clave incluyen el nivel de investigación, el tipo de estudio, el propósito del estudio, el tipo de variables (cualitativas o cuantitativas), y la distribución de las variables.

¿Qué rol juega la distribución de las variables en la elección de una prueba estadística?

La distribución de las variables es crucial, ya que si las variables tienen distribución normal, se utilizan pruebas paramétricas; si no la tienen, se utilizan pruebas no paramétricas.

¿Cómo se determina si una variable sigue una distribución normal?

Se puede determinar utilizando pruebas estadísticas como la de Kolmogorov-Smirnov, que evalúa la distribución de las variables. Si el valor p es mayor o igual a 0.05, se concluye que la variable tiene distribución normal.

¿Qué diferencia hay entre una prueba paramétrica y una no paramétrica?

Las pruebas paramétricas se utilizan cuando las variables tienen distribución normal, mientras que las pruebas no paramétricas se aplican cuando las variables no siguen una distribución normal.

¿Qué es la prueba de Chi-cuadrado y cuándo se utiliza?

La prueba de Chi-cuadrado se utiliza para evaluar la relación entre variables cualitativas, ya sea en un solo grupo (bondad de ajuste) o entre dos o más grupos (homogeneidad).

¿Qué son las correlaciones y qué tipos existen?

Las correlaciones miden la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables. Existen correlaciones positivas y negativas, y se pueden medir con pruebas como Pearson (para variables cuantitativas) o Spearman (para variables ordinales o no normales).

¿Cómo se interpreta el valor p en una prueba estadística?

El valor p indica si los resultados son estadísticamente significativos. Si es menor que 0.05, se rechaza la hipótesis nula (H0) y se acepta la hipótesis alternativa (H1), lo que sugiere que hay una diferencia o asociación significativa entre las variables.