prueba de hipótesis

P-valores y decisiones

Los números de esta entrada son reales aunque disfrazados: proceden de un proyecto real. Para medir la efectividad de una serie de modelos que hemos creado en Circiter, hemos pedido al cliente lo de siempre: que parta la lista de sujetos en dos al azar para después poder medir los éxitos y fracasos usando dos procedimientos distintos. Pero como tenemos dudas acerca del proceso de partición —que no controlamos nosotros— hemos medido el número de éxitos y fracasos en cada uno de los grupos en una prueba previa.

Gelmaneando

Hoy, gelmaneo así: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 bar <- function(n, reps = 1e4){ foo <- function(n){ x <- rnorm(n) tmp <- t.test(x) c(tmp$p.value, abs(mean(x))) } res <- replicate(reps, foo(n)) tmp <- t(res) tmp <- tmp[tmp[,1] < 0.05,] tmp[,2] } res <- lapply(c(3, 10, 20, 50, 100), bar) sapply(res, mean) #[1] 0.8662636 0.6583157 0.4934551 0.3240322 0.2337086 Resumo:

Una pregunta sobre pruebas de hipótesis

Más que pregunta, debería haberlo planteado como encuesta: no estoy preguntando sino preguntándote qué es lo que haces tú (habitualmente). Va de pruebas de hipótesis (a la Fisher). La teoría dice que hay que plantear una hipótesis nula y para poder estudiar lo anómalos que son los datos obtenidos experimentalmente bajo dicha hipótesis. Es decir, calculas $latex P(X | H_0)$. Alternativamente (en muchos contextos, no en todos: no sabría cómo hacerlo, p.

Y termino con lo de los intervalos

Y termino con lo de los intervalos. Me refiero a esto y esto. Nunca me habría atrevido a escribir sobre el tema, y exponerme, de paso, a la muy razonadas explicaciones de quienes tuvieron a bien comentarlas, si no hubiese sido por un tema personal: el recuerdo de la frustración que me supuso hacerme en su día con la teoría subyacente tanto a las pruebas de hipótesis como a la construcción de intervalos de confianza.

Otra vuelta al caso del test que rechaza y el intervalo que contiene

Esta visita adicional al tema es consecuencia de mi revisión de todo el asunto de las pruebas de hipótesis. En particular, en el caso de prueba binomial, como en esta entrada, de la que la que lees es continuación. En particular, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 binom.test(79, 100, 0.7) # Exact binomial test # # data: 79 and 100 # number of successes = 79, number of trials = 100, p-value = 0.

El test rechaza pero el intervalo contiene: [contra]ejemplos

De acuerdo con el saber popular, pruebas que rechazan acompañan a intervalos de confianza que no contienen. Pero 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 foo <- function(N, p = 0.7){ n <- qbinom(0.975, N, p) tmp <- binom.test(n, N, p) c(tmp$p.value, tmp$conf.int, tmp$conf.int[1] < p & p < tmp$conf.int[2]) } res <- as.data.frame(t(sapply(20:200, foo))) res$n <- 20:200 res[res$V1 < 0.05,] no tiene cero filas.