Tamaño Del Efecto

Gelmaneando

Hoy, gelmaneo así:

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:

  • Fabrico un montón de errores de tipo I. Recuérdese: error de tipo I implica artículo publicado.
  • Hago variar el número de sujetos (3, 10, etc.), n.
  • Mido el tamaño (promedio) del efecto, E; el estudio de su distribución, ejercicio para el lector.

Y efectivamente, E es función decreciente de n.

Comparaciones de tres grupos: pruebas vs modelos

Una pregunta reciente en r-help-es se refería a la comparación en R de las proporciones en tres grupos. Obviando algunas pequeñas complicaciones en el problema, la respuesta canónica podría ser esta:

total <- c(56, 49,51)
positivos <- c(14, 10, 17)
prop.test(tmp$positivos, tmp$positivos + tmp$negativos)

# 3-sample test for equality of proportions without continuity correction
#
# data:  tmp$positivos out of tmp$positivos + tmp$negativos
# X-squared = 2.2289, df = 2, p-value = 0.3281
# alternative hypothesis: two.sided
# sample estimates:
#   prop 1    prop 2    prop 3
# 0.2500000 0.2040816 0.3333333

Los grupos no parecen ser desiguales.