Estadística Conclusión Validez

Actualizado por ultima vez el 7 de junio de 2022, por Luis Benites.

Puede que le resulte útil leer este artículo primero: Confiabilidad y validez en la investigación.

¿Qué es la validez de la conclusión estadística?

validez de la conclusión estadística

¿Estás sacando la conclusión correcta sobre tus datos?

La Validez de la Conclusión Estadística (SCV), o simplemente la Validez de la Conclusión es una medida de cuán razonable es una conclusión experimental o de investigación. Por ejemplo, supongamos que realizó una investigación para averiguar si dos años de preescolar son más efectivos que uno. Con base en los datos, concluye que existe una relación positiva entre qué tan bien le va a un niño en la escuela y cuántos años de preescolar asistió. La validez de la conclusión te dice qué tan confiable es esa conclusión.
La validez de la conclusión sólo tiene que ver con la pregunta: a partir de los datos, ¿existe o no una relación? No profundiza en detalles (como pruebas de confiabilidad ) sobre qué tipos de relaciones existen. Se puede utilizar tanto para la investigación cualitativa como para la investigación cuantitativa . Dicho esto, si usa el término validez de conclusión estadística , generalmente se entiende que implica algún tipo de análisis de datos estadísticos (es decir, que su investigación tiene datos cuantitativos).

Es importante darse cuenta de que no existe tal cosa como la validez perfecta. Los errores de tipo 1 y tipo 2 son parte de cualquier proceso de prueba, por lo que nunca puede estar 100% seguro de que sus conclusiones sean correctas. Sin embargo, SCV se refiere a conclusiones razonables basadas en sus datos, no perfectas.

Amenazas a la validez de la conclusión estadística

Las amenazas lo llevan a sacar conclusiones incorrectas sobre las relaciones. Incluyen:

  • Pescar (extraer los datos y repetir las pruebas para encontrar algo… ¡cualquier cosa! significativo…): puede resultar en concluir incorrectamente que existe una relación cuando en realidad no la hay.
  • Un poder estadístico bajo puede hacer que usted concluya incorrectamente que no existe una relación entre sus variables.
  • Poca confiabilidad en la implementación del tratamiento: si no ha utilizado procedimientos y protocolos estándar, podría subestimar los efectos.
  • Irrelevancias aleatorias en el entorno: esto significa cualquier distracción, desde un clima demasiado caluroso hasta tratar con gente cascarrabias.
  • Restricción de rango: también puede dar lugar a estimaciones incorrectas.
  • Medidas no confiables : pueden resultar en sobreestimar o subestimar el tamaño de la relación entre las variables.
  • Suposiciones violadas para las pruebas : puede causar una multitud de problemas, incluidos los efectos de sobreestimación o subestimación.

Otros tipos de validez

Se utilizan otros tres tipos de validez para analizar investigaciones y pruebas:

  • Validez externa : la prueba o investigación se puede aplicar a otras áreas.
  • Validez interna : la prueba o instrumento está midiendo lo que se supone que debe hacer.
  • Validez de constructo : la investigación/pruebas están bien construidas utilizando estándares y métodos establecidos.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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