Prueba De Hipótesis

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,

binom.test(79, 100, 0.7)

# Exact binomial test
#
# data:  79 and 100
# number of successes = 79, number of trials = 100, p-value = 0.04982
# alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.7
# 95 percent confidence interval:
#   0.6970846 0.8650563
# sample estimates:
#   probability of success
# 0.79

es un caso en el que la prueba rechaza (al nivel de confianza del 5% siempre) y el intervalo de confianza del parámetro cubre el valor 0.7 de partida.

De acuerdo con el saber popular, pruebas que rechazan acompañan a intervalos de confianza que no contienen.

Pero

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.

Esto de los test estadísticos junto con un cierto tipo de formación estadística conduce a automatismos que, a menudo, nos cuesta sacudirnos. Tendemos a aceptar y rechazar hipótesis con escaso juicio. Y una de las dimensiones de un estudio que se ignoran en ocasiones es el de la importancia práctica. Que es, tal vez, aquel por el que se propuso la prueba en primer lugar.

Así que voy a proponer a mis lectores un ejercicio (copiado de algún lugar que anunciaré otro día). Les voy a pedir que piensen si un determinado tratamiento contra, por ejemplo, el ácido úrico (en alguna parte del organismo) es efectivo o no. Supongamos que se sabe que una variación de alrededor de 2 ml/dl no tiene mayor relevancia médica en una persona, pero incrementos de 10 ml/dl y más comienzan a tener efectos importantes sobre la salud.