比较推理过程中假设检验和置信区间的效率。媒体研究

Pablo Muñoz
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摘要

相关研究保证,当需要推断某个参数时,置信区间是比假设测试更合适的替代方案。本研究测量了这两种方法的推理效率,这些方法应用于平均对比,比较每种方法中犯错误和成功的可能性——这些可能性是通过蒙特卡洛随机模拟过程估计的。考虑到这一标准,发现这两个推理过程都是同样有效的,即它们具有相同的错误概率和相同的正确概率,这就是为什么不能保证一个程序比另一个程序更好。虽然可信区间确实提供了更多关于测量比较参数之间显着差异的信息,但这不应与更高的效率相混淆。问题似乎不是假设测试模型,而是它们传统上提出的方法。为了克服这一问题,并使基于p值的方法提供与置信区间相同的推理信息,建议使用基于等价性的假设测试方法。
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Comparación de la eficiencia de las pruebas de hipótesis e intervalos de confianza en el proceso de inferencia. Estudio sobre medias
Estudios pertinentes aseguran que cuando se requiere inferir sobre algún parámetro, los intervalos de confianza son una alternativa más adecuada que las pruebas de hipótesis. El presente estudio mide la eficiencia de inferencia de estas dos metodologías, aplicadas sobre contrastes de medias, comparando la probabilidad de cometer un error y un acierto en cada una de ellas ─Estas probabilidades son estimadas mediante un proceso de simulación estocástica de Montecarlo. Tomando en cuenta este criterio, se encontró que ambos procesos inferenciales son igualmente efectivos, esto es, presentan igual probabilidad de equivocarse e igual probabilidad de acertar, razón por la cual no se puede asegurar que un procedimiento es mejor que otro. Si bien es cierto, los intervalos de confianza proporcionan mayor información sobre la medición de diferencias significativas entre los parámetros comparados, esto no se debe confundir con mayor eficiencia. Parece ser que problema no son los modelos de pruebas de hipótesis, sino más bien el planteamiento que tradicionalmente estos presentan. Para superar este problema y conseguir que la metodología basada en el valor P proporcione la misma información inferencial que los intervalos de confianza se recomienda utilizar un enfoque de pruebas de hipótesis basado en equivalencia.
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