Contenido de este artículo
Actualizado el 7 de febrero de 2022, por Luis Benites.
Niveles en Estadística: Contenidos
- Niveles de variables independientes (factores),
- niveles de confianza,
- Niveles Alfa y Beta,
- Niveles de Medición.
1. Niveles de Variables Independientes (Factores)
Un nivel en el análisis factorial, o un nivel de una variable independiente , significa que las variables se pueden dividir en partes separadas. Por ejemplo, supongamos que está estudiando el efecto del alcohol en el rendimiento en un simulador de conducción. El alcohol, la variable independiente, podría estar compuesto de diferentes partes: sin alcohol, dos tragos, cuatro tragos. Cada una de esas partes se llama un nivel .
Las combinaciones de niveles de factor se denominan tratamientos . Por ejemplo, podría estar estudiando el efecto de la consejería y la medicación en la depresión. Podrías tener muchas combinaciones de niveles. Por ejemplo, los tratamientos podrían ser:
- Tratamiento 1: Sin asesoramiento y sin medicación,
- Tratamiento 2: Consejería semanal y sin medicación,
- Tratamiento 3: Sin asesoramiento ni medicación.
2. Niveles de confianza
Un nivel de confianza te dice algo sobre la repetibilidad de un experimento. Por ejemplo, un nivel de confianza del 90 % significa que si repite el experimento una y otra vez, los resultados coincidirán con los parámetros encontrados en la población el 99 % de las veces. Por ejemplo, supongamos que una encuesta indica que tiene un nivel de confianza del 99 %. Si esa encuesta se repitiera cien veces, el 99% de esos resultados darían en el blanco y el 1% estaría muy lejos de la marca.
Ver : nivel de confianza
3. Niveles Alfa y Beta
Los niveles alfa y beta están interconectados.
Los niveles alfa y beta en estadística se utilizan en la prueba de hipótesis. El nivel alfa (también llamado nivel de significancia ) es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera (un “ error tipo I” ). Un nivel de significancia del 5% es la norma. Eso significa que está dispuesto a aceptar que tiene un 5% de posibilidades de que la prueba le diga que hay algo significativo cuando, de hecho, no está sucediendo nada significativo. Lo contrario es un nivel beta: la probabilidad de que no rechace la hipótesis nula cuando sea falsa (un » error de tipo II» ). Si obtiene un error de tipo II, eso significa que su prueba no detecta algo significativo.
Ver :
4. Niveles de Medición
Los niveles de medición (a veces llamados escalas de medición) se refieren a los cuatro tipos de escalas de medición utilizadas en estadística: ordinal, de intervalo, de razón y nominal. Para conocer las diferencias entre estos niveles de medición, consulte: escalas de medición .
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