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¿Cuál es la definición de significación estadística?
¿Cómo se determina la significación estadística?
¿Qué fórmula se utiliza para hallar la significación estadística?
¿Cuál es un ejemplo de significación estadística?
¿Cómo se utiliza la significación estadística en psicología?
Definición de significación estadística
Una de las formas más habituales en que los investigadores intentan responder a una pregunta es comparando dos muestras y viendo si existe una diferencia observada.
Diferencia observada: se refiere a la forma en que dos grupos se diferencian entre sí.
Dependiendo de varios factores, esta diferencia observada puede deberse al azar o a algún otro factor significativo. Pero, ¿cómo conocemos la diferencia? La mejor forma es determinar si la diferencia observada es estadísticamente significativa.
Significación estadística: término utilizado por los psicólogos investigadores para saber si la diferencia entre grupos se debe al azar o si la diferencia se debe probablemente a influencias experimentales.
Los investigadores se interesan especialmente por la significación estadística durante la comprobación de hipótesis. En la comprobación de hipótesis se consideran dos tipos de hipótesis: la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1).
Hipótesis nula(H0): afirma que la diferencia observada entre los grupos de la muestra se debe al azar.
Hipótesisalternativa (H1): afirma que la diferencia observada entre los grupos de la muestra no se debe al azar, sino a algún otro factor.
Si la diferencia observada resulta estadísticamente significativa, podemos rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa.
Fig. 1, Cuáles son las probabilidades, Pexels.com
Determinar la significación estadística
La determinación de la significación estadística debe comenzar por hallar el tamaño del efecto.
Tamaño delefecto: el tamaño de la diferencia observada entre los grupos.
Dos cosas esenciales deben ser ciertas sobre las muestras tomadas.
La muestra debe representar de forma fiable a la población, lo que significa que debe haber poca variabilidad dentro del grupo.
El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande. Puede ser una representación menos exacta de la población si es demasiado pequeña.
Una vez determinado el tamaño del efecto, podemos hallar el valor que nos dirá si el tamaño del efecto fue sólo una casualidad o se debió a algún otro factor. Este valor se denomina valor p.
ValorP: la probabilidad de que, si repitiéramos un estudio varias veces, obtuviéramos una diferencia observada al menos tan extrema como nuestra muestra real, dado que la hipótesis nula es cierta (es por azar).
Si esta cifra es inferior al nivel de significación o al valor fijado al inicio del estudio, podemos rechazar la hipótesis nula, lo que significa que los resultados obtenidos no se deben al azar.
Fórmula de sign ificación estadística
Para hallar la significación estadística de un estudio, debemos encontrar el valor p. Esto puede ser complicado, por lo que utilizamos varias tablas diferentes que hacen la parte difícil por nosotros. Sin embargo, para leer estas tablas, primero tenemos que entender algunas cosas.
Antes hemos mencionado que, para que el tamaño del efecto sea fiable, la muestra debe proceder de una muestra grande y tener una variabilidad baja. Cuando estas dos cosas son ciertas, debería crearse una curva con una distribución normal.
Curva de distribuciónnormal: curva simétrica que muestra una distribución de probabilidad continua.
Fig. 2, La curva de distribución normal muestra una distribución de probabilidad continua, Commons.Wikimedia.org
Lo siguiente que tenemos que entender para la fórmula de significación estadística es un estadístico de prueba. Muchas veces, los investigadores encontrarán elestadístico de prueba z. El estadístico de la prueba z esencialmente toma los datos que hemos recogido, incluyendo la media muestral, la desviación típica muestral y el valor muestral, y nos da un único valor. El tipo de prueba que realizamos nos indica a qué extremo de la curva prestamos atención: prueba de cola inferior, de cola superior o de dos colas.
Fig. 3, Prueba de cola superior, Commons.Wikimedia.org
Ahora, juntémoslo todo para hallar nuestro valor p. Una vez hallado el estadístico de la prueba z, buscamos el punto de la curva de distribución normal. Si se trata de una prueba de cola superior, nos fijamos en el área a la derecha del estadístico de la prueba z. El valor de esta área es el valor p. Como hemos dicho antes, aunque existe una fórmula para hallar esta área, es un poco complicada. Así que, en su lugar, utilizamos gráficos de valor p o calculadoras para hallar nuestro valor.
Significación estadística Psicología
La significación estadística en psicología puede ser un valor importante que hay que conocer. Los psicólogos estudian la mente y el comportamiento. Aunque la psicología es una ciencia, la mente y la conducta pueden ser difíciles de medir.
Si observamos una diferencia en el número de veces que un coche se salta un semáforo en rojo en un cruce frente a otro, ¿cómo sabemos que esta observación no ha sido una mera coincidencia? ¿Y si simplemente elegimos los días en que había más tráfico en una intersección que en la otra? Encontrar el valor p nos ayudará a responder a esta pregunta.
Los psicólogos son muy cautos cuando se trata de la significación estadística. Pueden fijar el nivel de significación en 0,05 o incluso tan bajo como 0,0001, lo que aumentaría la significación del estudio. Los psicólogos quieren estar seguros de que sus resultados no son fruto de la casualidad. Y aun así, el estudio puede no tener ningún significado real si el tamaño del efecto es extremadamente pequeño. Incluso si no es probable que una diferencia se deba al azar, puede que no sea en absoluto una diferencia muy significativa.
Los psicólogos quieren saber cómo pueden aplicar los resultados de un estudio al mundo real. Que rechacemos la hipótesis nula no significa que vaya a tener ningún tipo de efecto fuera del laboratorio.
Por último, es importante señalar que aunque obtengas un valor p por encima de tu nivel de significación, no significa que tu resultado se deba definitivamente a algún suceso aleatorio. Sólo significa que no puedes confiar demasiado en que no lo sea. La significación estadística simplemente proporciona a los psicólogos más información para ayudarles a formular o responder más preguntas.
La significación estadística puede ayudar a los psicólogos a decidir si un tipo de tratamiento de salud mental es eficaz o no. Esto puede ayudar a determinar qué prácticas hay que abandonar y cuáles hay que seguir explorando.
Ejemplo de significaciónestadística
Pongamos una prueba de hipótesis como ejemplo de significación estadística. Supongamos que quieres ver cuántos estudiantes van a la universidad en tu centro en comparación con la media nacional. Aquí tienes tus hipótesis:
Hipótesis nula: la diferencia observada entre tu centro y la media nacional se debe al azar.
Hipótesis alternativa: la diferencia observada entre tu centro y la media nacional se debe a algo distinto del azar.
Fijas nuestro nivel de significación en 0,01, lo que significaque nuestra probabilidad de que la diferencia observada se deba al azar debe ser inferior a 0,01 para que puedas rechazar la hipótesis nula. Obtienes un estadístico de prueba z de -2,43 y un valor p de 0,0075. Este valor es inferior a tu nivel de significación, por lo que tus resultados son estadísticamente significativos y se puede rechazar la hipótesis nula.
Significación estadística - Puntos clave
- Significación estadística es un término utilizado por los psicólogos investigadores para saber si la diferencia entre grupos se debe al azar o si la diferencia se debe probablemente a influencias experimentales.
- La muestra debe representar de forma fiable a la población a la que representa, lo que significa que debe haber poca variabilidad dentro del grupo. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande. Si es demasiado pequeña, puede ser una representación menos exacta de la población.
La fórmula de la significación estadística se basa en una curva de distribución normal. El valor p es el área entre el estadístico de la prueba z y el extremo de la cola de la curva (según el tipo de prueba).
Los psicólogos son muy cautos cuando se trata de la significación estadística. Quieren estar seguros de que el resultado no se debe probablemente al azar.
Incluso un estudio que sea estadísticamente significativo puede no tener ningún significado real si el tamaño del efecto es extremadamente pequeño.
Referencias
- Fig. 3 - Curva de Bell (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:BELL_CURVE.png) by Lawrence Seminario Romero is licensed by CC BY-SA 4.0
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