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Resumen de Comparación de la eficiencia de las pruebas de hipótesis e intervalos de confianza en el proceso de inferencia. Estudio sobre medias

Pablo Javier Flores Muñoz

  • español

    Resumen Estudios pertinentes aseguran que cuando se requiere inferir sobre algún parámetro, los intervalos de confianza son una alternativa más adecuada que las pruebas de hipótesis. El presente estudio mide la eficiencia de inferencia de estas dos metodologías, aplicadas sobre contrastes de medias, comparando la probabilidad de cometer un error y un acierto en cada una de ellas ─Estas probabilidades son estimadas mediante un proceso de simulación estocástica de Montecarlo. Tomando en cuenta este criterio, se encontró que ambos procesos inferenciales son igualmente efectivos, esto es, presentan igual probabilidad de equivocarse e igual probabilidad de acertar, razón por la cual no se puede asegurar que un procedimiento es mejor que otro. Si bien es cierto, los intervalos de confianza proporcionan mayor información sobre la medición de diferencias significativas entre los parámetros comparados, esto no se debe confundir con mayor eficiencia. Parece ser que problema no son los modelos de pruebas de hipótesis, sino más bien el planteamiento que tradicionalmente estos presentan. Para superar este problema y conseguir que la metodología basada en el valor P proporcione la misma información inferencial que los intervalos de confianza se recomienda utilizar un enfoque de pruebas de hipótesis basado en equivalencia.

  • English

    Abstract Relevant studies ensure that when you need to infer about a parameter, confidence intervals are more appropriate alternatives than hypothesis testing. This study measures the efficiency of inference of these two methodologies, applied on contrasts of means, comparing the probability of an error and a success in each one of them ─These probabilities are estimated through a stochastic Monte Carlo simulation process. Taking into account this criterium, it was found that both inferential processes are equally effective, for this reason, it cannot be guaranteed that one procedure is better than another. Confidence intervals provide more information about the measurement of significant differences between the parameters compared, but this should not be confused with greater efficiency. The problem is not hypothesis testing models, but rather the approach they traditionally present. To overcome this problem and get than methodology based on P value provides the same inferential information as the confidence intervals, it is recommended to use an approach of hypothesis testing based on equivalence.


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