Metodología de la Investigación: p-valor e intervalos de confianza

Flashcards sobre conceptos fundamentales de p-valor, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis en el contexto de la metodología de investigación.

p-valor

Probabilidad de rechazar $H_0$, debido al azar, cuando, en realidad, $H_0$ es cierta; es decir, el grado de significación estadística.

p-valor pequeño ($< 0,05$)

Indica que podemos rechazar $H_0$ con un bajo riesgo ($< 5\%$) de estarnos equivocando.

p-valor grande ($>> 0,05$)

Indica que si rechazamos $H_0$ tenemos un alto riesgo ($>> 5\%$) de equivocarnos.

Estimador central

Parámetro estimado o medida de asociación que siempre debe ir acompañado por el intervalo de confianza (IC).

Significación estadística

Condición que se cumple cuando el p-valor es $< 0,05$, indicando que el resultado es estadísticamente relevante.

Relación entre p-valor y tamaño muestral

El p-valor depende del error aleatorio y se puede reducir aumentando el tamaño de la muestra.

Intervalo de confianza (IC)

Los límites entre los que se encuentra el verdadero parámetro con una confianza determinada, habitualmente fijada en el $95\%$. (Inglés: confidence interval, CI).

Confianza ($1 - \alpha$)

Nivel de seguridad escogido por el investigador, habitualmente del $95\%$, que define la amplitud del intervalo de confianza.

Efecto del tamaño muestral en el IC

Para obtener intervalos de confianza más estrechos (más precisos), es necesario incrementar el tamaño de la muestra.

Relación p-valor e IC ($p < 0,05$)

Si el p-valor es menor a $0,05$, el $IC95\%$ no contendrá el valor nulo (por ejemplo, $RR = 1$).

Relación p-valor e IC ($p > 0,05$)

Si el p-valor es mayor a $0,05$, el $IC95\%$ contendrá el valor nulo.

Hipótesis nula ($H_0$)

Suposición de que no hay efecto o diferencia en la población (ej: $d = 0$ o el peso antes es igual al peso después).

Hipótesis alternativa ($H_1$)

Suposición de que sí hay un efecto, mejora o diferencia en la población (ej: $d > 0$ o la rutina de entrenamiento funciona).

Significación clínica frente a estadística

Comparación entre la importancia práctica de un resultado (reducción relevante de una tasa) y su probabilidad matemática de no ser debida al azar.