Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023

[Beck81]

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ni idea...2?

[arusa]

Aún no ha salido la respuesta correcta. Ahora ya es más fácil!

[JoseM]

Esta a día de hoy me la habría dejado en blanco, pero como aquí hemos venido a jugar, sigo con la tómbola en marcha

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RC: 1

[Morgac]

Que me dices? Ajajaj pues por si acaso pongo

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4

[arusa]

¿Cuál de los siguientes procedimientos de comparaciones múltiples es el más potente, si se pretende comparar la media de un determinado grupo, frente a las medias de los restantes grupos?:

1. Prueba de Dunnet.
2. Procedimiento de Scheffé.
3. Método de las diferencias honestamente significativas (HSD) de Tukey.
4. Corrección de Bonferroni.

Pregunta de memoria. Yo me quedaría con que Dunnet es cuando comparamos grupos, Tukey comparaciones por pares y Scheffé todas las comparaciones.


- La prueba de Dunnett es la más potente, si se pretende comparar la media de un determinado GRUPO, frente a las medias de los restantes grupos (R1 C). Para aplicar correctamente este procedimiento todas las comparaciones que se lleven a cabo han de ser simples, tienen que estar definidas
a priori y su número debe ser igual a k = 1.

- El método de las diferencias honestamente significativas (HSD) de Tukey es el más potente para realizar todas las comparaciones posibles entre todos los PARES de grupos, siempre y cuando tales comparaciones sean simples (R2 I).

- El procedimiento de Scheffé es válido para cualquier circunstancia, tanto si se realizan comparaciones a priori como a posteriori y, tanto si tales comparaciones son simples como complejas (R3 I).

- Corrección de Bonferroni: Se trata de un procedimiento que permite controlar la tasa de error por experimento cuando las comparaciones múltiples se plantean a priori (R4 I). También se denomina Desigualdad de Bonferroni o prueba de Dunn.

Balluerka 2002, pág.81

Turno de JoseM sí!

[JoseM]

En un estudio en el que se encuentra que la media de los médicos de atención primaria (AP) en una escala de actitudes empáticas es de 52 y la de los oncólogos 69, se informa de que no hay diferencias significativas en tal actitud entre médicos de atención primaria y de oncología (t80 = 1,6; p > 0,05). ¿Qué significa esto?:

1. Que la diferencia entre las medias poblacionales de médicos de AP y oncólogos en empatía no es lo suficientemente grande como para ser tenida en consideración.
2. Que los datos son compatibles con la hipótesis de que las medias muestrales en empatía de médicos de AP y oncólogos son idénticas.
3. Que los datos son incompatibles con la hipótesis de que las medias poblacionales en empatía de médicos de AP y oncólogos son diferentes.
4. Que no se han encontrado diferencias entre médicos de AP y oncólogos en nuestra muestra.

[Beck81]

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que mal se me da estadística. 1??

[resugarcia]

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1?

[JoseM]

¡¡Dadle otra vueltica!! Doy algunas pistas:
· Entre tanto texto, hay un único dato en el que os tenéis que fijar.
· La H₀ siempre incluye la igualdad (o ausencia de diferencias)

[pirelo]

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4?

[arusa]

Esta pregunta o parecida la he hecho en algún momento y me quiere sonar:

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La 4

Sin estudiar nada de experimental contesto prácticamente por intuición o por los vestigios que puedan quedar en mi cabecita

[Beck81]

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4

[lereme]

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no sé si la fallé en su momento o qué pero me suena la opción 4....aunque no sé razonarla así que espero a que JoseM la resuelva jajaj

[JoseM]

Resuelvo, porque veo que está dando mucha guerra
La pregunta es tuneada de simulacro; quizás he metido la pata y por eso os estáis liando...

En un estudio en el que se encuentra que la media de los médicos de atención primaria (AP) en una escala de actitudes empáticas es de 52 y la de los oncólogos 69, se informa de que no hay diferencias significativas en tal actitud entre médicos de atención primaria y de oncología (t80 = 1,6; p > 0,05). ¿Qué significa esto?:

1. Que la diferencia entre las medias poblacionales de médicos de AP y oncólogos en empatía no es lo suficientemente grande como para ser tenida en consideración.
2. Que los datos son compatibles con la hipótesis de que las medias muestrales en empatía de médicos de AP y oncólogos son idénticas.
3. Que los datos son incompatibles con la hipótesis de que las medias poblacionales en empatía de médicos de AP y oncólogos son diferentes.
4. Que no se han encontrado diferencias entre médicos de AP y oncólogos en nuestra muestra.

A ver, lo 1º de todo es tener claro que las hipótesis en estadística inferencial se hacen sobre poblaciones; sabiendo eso ya podríamos descartar todo lo que nos hable de muestra (opciones 2 y 4).

Lo siguiente sería pensar qué plantea la hipótesis de nuestro estudio, sabiendo que H₀ siempre incluye la igualdad o ausencia de diferencias; aplicado a nuestro estudio, la H₀ establecería que, a nivel poblacional, las medias de ambos grupos serán iguales (esto es, no habrá diferencias significativas entre ambos grupos en la variable estudiada). En caso de que no se cumpliera H₀, solo podríamos decir que sí hay diferencias entre ambas medias a nivel poblacional, pero no podríamos decir en ningún caso si esas diferencias son o no lo suficientemente grandes como para tenerlas en cuenta (opción 1 incorrecta).

Con todo lo anterior ya habríamos descartado todas las respuestas incorrectas. En todo caso, también podemos ir directamente a por la RC fijándonos en p: si p > α (como se indica en la pregunta) Mantenemos H₀, por lo que inferimos/concluimos que no hay diferencias significativas a nivel poblacional, o lo que es lo mismo: los datos son incompatibles con la hipótesis de que las medias poblacionales son diferentes (H₁).

Yo le veo todo el sentido, pero lo dicho: puedo haber metido la pata y no me doy cuenta (que no es la primera vez que me pasa...), así que no dudéis en comentar lo que os parezca oportuno
Por otra parte, como Beck81 fue quien respondió primero, y ya que Estadística se le da regulinchi, propongo que ponga pregunta y así se le va quitando el miedo

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que mal se me da estadística. 1??

[Beck81]

vale vale pongo pregunta aunque va a ser tuneada de simu porque en esta materia todavía no me atrevo a poner una de cosecha propia

Indica la respuesta correcta respecto al Coeficiente de Variación(CV):
1.El CV no nos permite comparar la variabilidad de dos variables de unidades distintas
2.Cuando añadimos una constante al CV se ve modificado
3.El CV no se ve afectado por la multiplicación,pero sí por la suma y la resta de forma inversa
4.El CV es una medida de posición de la estadística descriptiva