Tendencias en el análisis estadístico: Límites de la inferencia frecuencial y posibilidades del enfoque bayesiano
DOI:
https://doi.org/10.35670/1667-4545.v11.n1.2842Palabras clave:
inferencia frecuencial, inferencia bayesiana, prueba de hipotesis, estadistica en psicologiaResumen
Los procedimientos estadisticos que se usan en investigacion en Psicologia se hallan en plena revision. La acumulacion de criticas hacia las tecnicas clasicas ha suscitado respuestas diferentes. Por un lado, profundizar los analisis mas alla de las pruebas de hipotesis y dar mas detalles a la lectura de los datos. Por otro lado, cada vez son mas los partidarios de introducir el enfoque bayesiano al hacer inferencias y crecen las rutinas informaticas para facilitarlo. Sobre el enfoque frecuencial, en este trabajo se analizan los procedimientos adicionales a las pruebas de hipotesis, que sugiere APA en la sexta edicion del manual de publicacion. Se revisan los fundamentos logicos de las pruebas de hipotesis, se muestra la utilidad de informar medidas sobre el tamano del efecto, junto a la dificultad para inferir sobre ellas, analizar la potencia, y las diferentes alternativas para calcular intervalos de confianza. Sobre el enfoque bayesiano, se discuten los supuestos y las ventajas en cuanto a la informacion que ofrece y su aporte al caracter acumulativo de los resultados. Luego se muestra una aplicacion simple pero ilustrativa del modo en que razona este enfoque, comparando la estimacion de la proporcion a traves del intervalo de credibilidad y el de confianza.
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Referencias
Agresti, A. & Coull, B. (1998). Approximate is Better than “Exact” for Interval Estimation of Binomial Proportions. The American Statistician, 52(2), 119–126.
APA (2010). Publication Manual of the American Psychological Association Sexta Edición. APA: Washington, DC.
Bayes, T. (1763). An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances. Philosophical Transactions of the Royal Society of London 53: pp. 370–418.
Bellhouse, D. (2004). The Reverend Thomas Bayes, FRS: A Biography to Celebrate the Tercentenary of HisBirth, Statistical Science, 19(1), 3–43. Disponible en http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/bayesbiog.pdf
Berkson, J. (1938). Some difficulties of interpretation encountered in the application of the chi-square test. Journal of the American Statistical Association, 33, 526-542.
Buckingham, J., Smith LeBeau, L. & Klein, W. (2011). The performance versus ability distinction following social comparison feedback. Current Research in Social Psychology. Disponible en http://www.uiowa.edu/~grpproc/crisp/crisp16_7.pdfaccedida el 20/4/2011
Caballero Granado, F. (2007). Inferencia estadística según el modelo bayesiano Sociedad Andaluza de Enfermedades Infecciosas. Disponible en http://saei.org/hemero/epidemiol/nota3.html accedida el 5/3/2011
Cepeda-Cuervo, E., Aguilar, W., Cervantes, V., Corrales, M., Díaz, I. & Rodríguez, D. (2008). Intervalos de confianza e intervalos de credibilidad para una proporción. Revista Colombiana de Estadística, 31(2), 211-228. Disponible en http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/EMIS/journals/RCE/V31/bodyv31n2/v31n2a06CepedaEtAl.pdf
Coello, M. y Fernández, J. (2011). Actitudes hacia las mujeres de los esquemáticos frente a los no esquemáticos de género. Psicothema, 23(2), 180-188. Universidad Complutense de Madrid, Disponible en http://www.psicothema.es/pdf/3868.pdf accedida el 20/4/2011
Cohen, J. (1994). The earth is round (p < .05), American Psychologist 49(12), 997–1003. Cumming, G. (2011). Exploratory Software for Confidence Intervals, ESCI http://www.latrobe.edu.au/psy/esci/ accedida el 26/6/2011
Denis, D. (2003). Alternatives to null hypothesis significance testing. Theory & Science, 4.
Díaz Batanero, C. (2007). Introducción a la Inferencia Bayesiana. Granada: La autora.
Díaz Batanero, C. (2007). Viabilidad de la Enseñanza de la Inferencia Bayesiana en el Análisis de Datos en Psicología. Tesis doctoral. Universidad de Granada. Departamento de Psicología Social y Metodología de la Ciencias del Comportamiento. Disponible en http://hera.ugr.es/tesisugr/16582664.pdf accedida 10/12/2010
Díaz, C., Batanero, C., & Wilhelmi, M. (2008). Errores Frecuentes en el Análisis de Datos en Educación y Psicología. Publicaciones.
Eberly, L. & Casella, G. (2003). Estimating Bayesian credible intervals. Journal of Statistical Planning and Inference, 112, 115–132. Disponible en www.elsevier.com/locate/jspi accedida el 24/05/2012
Ellis, P. (2010). The Essential Guide to Effect Sizes Statistical Power, Meta-Analysis and the Interpretation of Research Results. Cambridge University Press:UK.
Fisher, R. A. (1959). Statistical methods and scientific inference. New York: Hafner Publishing.
Haller, H. & Krauss, S. (2002). Misinterpretations of Significance: A Problem Students Share with Their Teachers? Methods of Psychological Research Online, 7(1), Institute for Science Education. Disponible en http://www.dgps.de/fachgruppen/methoden/mpr-online/issue16/art1/haller.pdf accedida 5/10/2010
Howell, D. (2010). Confidence Intervals on Effect Size. Disponible en http://www.uvm.edu/~dhowell/methods8/Supplements/Confidence%20Intervals%20on%20Effect%20Size.pdf accedida 3/7/2011
Kirk, R. (1996). Practical significance: A concept whose time has come. Educational and Psychological Measurement, 56(5), 746-759.
Krueger, J. (2001). Null hypothesis significance testing: On the survival of a flawed method. American Psychologist, 56(1) 16-26.
Larsson, R. (2011). How Informative is a Noninformative Prior? Documento de Trabajo 2. Departamento de Estadística. Universidad de Upsala. Disponible en www.statistics.uu.se accedida el 30/5/2012
Lipsey, M. W. (1990). Design Sensitivity: Statistical Power for Experimental Research. Newbury Park, CA: Sage.
Meehl, P. (1967). Theory-testing in Psychology and Physics: A methodological paradox Philosophy of Science, 34, 103–115.
Meehl, P. (1978). Theoretical Risks and Tabular Asterisks: Sir Karl, Sir Ronald, and the Slow Progress of Soft Psychology. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 46, 806-834.
Meehl, P. (1997). The problem is epistemology, not statistics: Replace significance tests by confidence intervals and quantify accuracy of risky numerical predictions. En L. L. Harlow, S. A.
Mulaik, & J. H. Steiger (Eds.) What if there were no significance tests? (pp. 393-425). Mahwah, NJ: Erlbaum.
Newcombe, R. & Merino, C. (2006). Intervalos de confianza para las estimaciones de proporciones y las diferencias entre ellas. Interdisciplinaria, 23, 141–154.
Orlitzky, M. (2012). How Can Significance Tests Be Deinstitutionalized? Organizational Research Methods, 15(2), 199-228.
Schmidt, F. (1996). Statistical significance testing and cumulative knowledge in psychology: Implications for training of researchers. Psychological Methods. 1(2), 115-129. Shrout, P. (1997). Should significance tests be banned? Introduction to a special section exploring the pros and cons. Psychological Science, 8, 1-2.
Steiger, J. H. (2004). Beyond the F test: Effect size confidence intervals and tests of close fit in the analysis of variance and contrast analysis. Psychological methods, 9(2), 164-82.
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