Algunos factores que pueden afectar al p-valor
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Figueroa, Gudelia, Larios, Irma y Parra, María
Resumen
Una medida de evidencia estadística que aparece comúnmente en los resultados inferenciales que despliega cualquier software estadístico es el p-valor. Su interpretación no siempre es clara para el usuario de este software y es muy común confundir el p-valor con el nivel de significancia de una prueba estadística, o bien considerar solamente su magnitud para emitir una conclusión estadística. Ambas situaciones pueden afectar dicha conclusión. Es por ello que surge la necesidad de implementar algunas actividades didácticas que permitan al estudiante mostrar las diferencias entre p-valor y nivel de significancia, y otras que muestren cómo al variar ciertos factores se puede afectar la magnitud del p-valor. La diferencia entre p-valor y nivel de significancia puede explicarse con experimentos sencillos, llevados a cabo en el salón de clase, y el mostrar cómo ciertos factores pueden afectar la magnitud del p-valor, se observa fácilmente mediante simulaciones que pueden ser efectuadas con diversos tipos de software.
Fecha
2015
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Actitud | Contextos o situaciones | Otro (inferencial) | Pruebas de hipótesis | Software
Enfoque
Nivel educativo
Educación media, bachillerato, secundaria superior (16 a 18 años) | Educación superior, formación de pregrado, formación de grado
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Editores (capítulo)
Lista de editores (capitulo)
Flores, Rebeca
Título del libro
Acta Latinoamericana de Matemática Educativa
Editorial (capítulo)
Lugar (capítulo)
Rango páginas (capítulo)
757-765
ISBN (capítulo)
Referencias
Batanero, C., Díaz, C. (2005). El papel de los proyectos de enseñanza y aprendizaje de la estadística. I Congresso de Estatística e Investigação Operacional da Galiza e Norte de Portugal, VII Congreso Galego de Estatística e Investigación de Operacións. Guimarães, Portugal. Blocker, C., Conway, J., Demortier, L., Heinrich, J., Junk, T., Lyons, L., Punzi, G. (2006). Simple Facts about p]values. Recuperado de http://physics.rockefeller.edu/luc/ technical_reports/cdf8023_facts_about_p_values.pdf Fisher, R. (1966). The design of experiments (8 ed ed.). Edinburgh: Oliver and Boyd. Hubbard , R., Bayarri , M. J. (2003). Confusion over measures of evidence versus errors in classical statistical testing. The American Statistician, 57, 171-178. Lew, M. J. (2013). To P or not to P: on the evidential nature of P]values and their place in scientific inference. Recuperado de Cornell University Library: http://arxiv.org/abs/1311.0081 Mingfeng, L., Lucas, H. C., Galit , S. (2013). Information system research. Obtenido de http://dx.doi.org/10.1287/isre.2013.0480
Proyectos
Cantidad de páginas
9