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Título : Gaining confidence with intervals: Practical guidelines, advices and tricks of the trade to face real-life situations
Otros títulos : Ganando confianza con intervalos: guías prácticas, consejos y trucos para enfrentar situaciones reales de investigación
Autor: Beaulieu-Prévost, Dominic
Palabras clave : Confidence intervals;Interval statistics;Guidelines;Graphic representation;National surveys;Bayesian approach
Fecha de publicación : 2010
Editorial : Editorial Bonaventuriana
Citación : Beaulieu-Prévost, D. (2010). Gaining confidence with intervals: practical guidelines, advices and tricks of the trade to face real-life situations. International Journal of Psychological Research, 3(1), 46–57. https://doi.org/10.21500/20112084.841
Resumen : Los intervalos de confianza (IC) y las medidas de tamaño de efecto están convirtiéndose gradualmente en la forma estándar de reportar resultados de análisis estadísticos en artículos de investigación, en lugar de, o además de, los valores p. Sin embargo, tal cambio en las prácticas de investigación se ha comunicado poco en la enseñanza de la estadística. Este artículo es el tercero en una serie escritos que sirven como referencia general sobre el use de los IC en las ciencias sociales. Este artículo tiene como propósito proveer guías, consejos, y trucos útiles que le permitan al lector (a) enfrentar la mayoría de problemas estadísticos que suceden en situaciones reales de investigación y (b) mejorar su conocimiento sobre los IC y contestar más eficientemente las preguntas de interés. La primera parte del artículo presenta brevemente los elementos básicos acerca del uso de los IC: cómo computarlos, cómo interpretarlos, y cómo usarlos en las pruebas de hipótesis. La segunda parte presenta algunos de los asuntos más importantes (aunque algunas veces negados) acerca de los IC: representaciones gráficas, distribuciones complejas, encuestas nacionales, la familia de la estadística de los intervalos (e.g., intervalos de predicción), y la aproximación Bayesiana a las probabilidades
Descripción : Confidence intervals and measures of effect size are gradually becoming the standard way of reporting the results of statistical analyses in research articles, used instead of or in addition to p values. However, this shift in research practices barely affected teaching practices up to now. This paper is the third of a series written to serve as a general reference on the use of confidence intervals in quantitative social sciences. Its purpose is to provide guidelines, advices and useful tricks of the trade that will allow readers (a) to face most of the statistical problems emerging in real-life research settings and (b) to improve their understanding of confidence intervals and answer more efficiently their questions of interest. The first part of the article briefly introduces the basic elements of an approach based on confidence intervals: Calculations, interpretation, and hypothesis testing. The second part is an attempt to present some of the most important (but sometimes neglected) advanced issues concerning confidence intervals: Graphic representations, complex distributions, national surveys, the larger family of interval statistics (e.g., prediction intervals), and the Bayesian approach to probabilities
URI : http://hdl.handle.net/10819/6493
ISSN : 2011-7922
Aparece en las colecciones: Vol 3, No 1 (2010): Special Issue of Statistics in Psychology

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