Ejemplo de formulación de una hipótesis
El ANOVA univariante se utiliza generalmente cuando hay una sola variable independiente, o factor, y el objetivo es probar si las variaciones, o los diferentes niveles de ese factor, tienen un efecto mensurable sobre una variable dependiente.
El ANOVA univariante sólo se utiliza cuando se estudia un único factor y una única variable dependiente. Para comparar las medias de tres o más grupos, indica si al menos un par de medias es significativamente diferente, pero no indica qué par. Además, requiere que la variable dependiente se distribuya normalmente dentro de cada grupo y que la variabilidad dentro de los grupos sea similar entre ellos.
Ejemplo de hipótesis en svt
El diseño de investigación dominante es descendente e incluye en parte la doctrina del racionalismo crítico de Popper, que también se denomina falsacionismo. ¿Cómo proceder?
Usted cree que una relación estadística entre dos variables es relevante porque existe una buena correlación entre ellas, pero “en realidad” esa correlación no existe. Puede que la razón principal sea una variable que influye en ambos.
Esto se ha hecho mediante “análisis factorial y agrupación de ítems que definen índices que pueden resumir las variables” (es decir, los 8 factores) p. 21. Nota: si se utilizan instrumentos publicados y bien probados, ¡esto no es necesario!
Ejemplo de hipótesis en psicología
\[(\bar{X_1} – \bar{X_2}) – z_{lpha / 2}\sqrt{\dfrac{\sigma_1^2}{n_1}+\dfrac{\sigma_2^2}{n_2} < \mu_1 – \mu_2 < (\bar{X_1} – \bar{X_2}) + z_{lpha / 2} {{sqrt{dfrac{sigma_1^2}{n_1}+{dfrac{sigma_2^2}{n_2}]
\[(\hat{p_1}} – \hat{p_2}} – z_{lpha / 2}}sqrt{\dfrac{\hat{p_1}\hat{q_1}{n_1}+dfrac{\hat{p_1}\hat{q_1}{n_2}} < p_1 – p_2 < (\hat{p_1} – \hat{p_2}) + z_{lpha / 2} {{sqrt{dfrac{hat{p_1} {hat{q_1} {n_1}+{dfrac{hat{p_1} {hat{q_1} {n_2}}.
Paso 5: Resumir el resultado. Hay pruebas suficientes que apoyan la afirmación de que los medios no son iguales. Por lo tanto, existe una diferencia significativa en las tasas.
Un dietista afirma que el 60% de las personas intentan evitar las grasas trans en su dieta. Seleccionó aleatoriamente a 200 personas y descubrió que 128 de ellas decían que intentaban evitar las grasas trans en su dieta. Con \alpha=0,05\), ¿hay pruebas suficientes para rechazar la afirmación del dietista?
Ejemplos de supuestos
Atención, un error frecuente: en un estudio de no inferioridad que utiliza una prueba unilateral, un resultado no significativo no permite afirmar que no hay diferencia entre los 2 tratamientos y que, por tanto, son equivalentes. Sólo significa que el estudio no demuestra la superioridad del nuevo tratamiento sobre el tratamiento de referencia.
De hecho, la ley de los grandes números indica que, cuando se realiza un sorteo aleatorio de una gran serie, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más se acercarán las características estadísticas del sorteo (la muestra) a las características estadísticas de la población.
1. Messerli FH. Consumo de chocolate, función cognitiva y premios Nobel. New England Journal of Medicine [Internet]. 2012 Oct 18 [citado 2016 Apr 27];367(16):1562-4. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1056/NEJMon1211064
