Fragmento

Ya hemos visto, someramente en esta serie, las razones fundamentales que subyacen a las pruebas de significación estadística y de estimación puntual e intervalar. Quisiera en la presente nota describir con un poco más de detalle, cómo se llega a construir una distribución de probabilidades para interpretar una prueba de significación o una estimación. Apelaremos a un ejemplo para ilustrar el asunto, supongamos que contamos la frecuencia respiratoria de cada uno de los miembros de un grupo de 30 recién nacidos sanos a término, y tenemos como hipótesis nula la aseveración de que la media de la frecuencia respiratoria en esa población de la cual tomamos la muestra es de 60 rpm. Nuestra media da como resultado, digamos, 62 rpm, con una diferencia o desviación de 2, con respecto a lo esperado; el asunto por aclarar entonces es: ¿cuál es la probabilidad de obtener una diferencia o desviación de al menos esa magnitud? Ahora, deberíamos realizar un pequeño experimento para resolver la cuestión, recordando que tenemos una población hipotética con una frecuencia respiratoria de 60 rpm. Imaginemos que tomamos un gran número de muestras de igual tamaño (30 sujetos) de esa población, y seguidamente calculamos la media de las rpm de cada una de ellas. De esta manera, construiríamos una población completamente nueva, ya que, sus constituyentes serían las muestras de 30 sujetos y su variación la media de cada muestra (todas distintas, aunque posiblemente muy similares entre sí).

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2008-05-09   |   3,768 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 25 Núm.4. Abril-Diciembre 2007 Pags. 69-70. Exp Médica 2007; 25(4)