Cuál es el significado de una región crítica en Bioestadística

? Según Everitt, la región crítica en las estadísticas (incluyendo bioestadística ) se refiere a los "valores de una prueba estadística que conducen al rechazo de una hipótesis nula " . La hipótesis nula es generalmente algo como " no pasa nada " o " no hay ninguna relación " . En la prueba de hipótesis estándar , asumimos la hipótesis nula es verdadera, y luego ver qué tan probable datos como el nuestro son . La idea básica de la prueba de hipótesis

La noción básica de las pruebas de hipótesis puede ser visto como un juego o un juicio entre un lado la defensa de la hipótesis nula ( es decir, no pasa nada ) y otro lado abogando por el contrario --- que los datos no son compatibles con la hipótesis nula --- que algo es , de hecho, sucede. Ninguna de las partes puede tener evidencia estadística concluyente , pero la evidencia de cada lado puede ser más fuerte o más débil .
La región crítica y la prueba de hipótesis

Similar a un juicio en el que se asume el acusado es "inocente hasta que se demuestre lo contrario ", en la hipótesis estándar de prueba se asume la hipótesis nula es verdadera hasta que se demuestre falsa. El método estándar de demostrar que es falsa es calcular un estadístico de prueba (por ejemplo , un t -test, un coeficiente de correlación , una prueba F o cualquier otra prueba estadística ) y ver qué tan probable es una estadística de estas pruebas es , dado que la nula es verdadera . Si esto es menos que un número dado (por lo general del 5 por ciento ) se rechaza la hipótesis nula. Los valores que dan lugar a rechazo de la hipótesis nula que se conoce como la región crítica .

Las ideas falsas sobre la región crítica

El error más común es que el fracaso tener un valor en la región crítica es la evidencia de que la hipótesis nula es verdadera . Hay una gran confusión entre " ¿Qué posibilidades hay de estos datos, dado que la hipótesis nula es verdadera " y " ¿qué tan probable es la nula para ser verdad, teniendo en cuenta estos datos " . Prueba de hipótesis , que es lo que la región de importancia se utiliza, le permite responder a la primera cuestión, no el segundo; Sin embargo , usted es generalmente más interesados ​​en la segunda pregunta.

Alternativas a la Región Importancia

Ziliak y McCloskey ( entre docenas de otros) plantean cuestiones importantes sobre el conjunto noción de la prueba de hipótesis y regiones de significación. En lugar de evaluar la significación estadística de un resultado de la prueba por ver si cae en la región de importancia , sugieren que nos fijamos en las medidas del tamaño del efecto y la precisión de las medidas --- es decir, qué tan grande es el efecto , y cómo buena es nuestra conjetura en cuanto a lo grande que es .

Tipos de regiones críticas

Cada tipo de prueba estadística tendrá una región crítica asociada . Si usted está comparando dos medios , entonces es posible que desee a la región crítica asociada a la t-estadística . Si usted está comparando más de dos medias , entonces es posible que desee que el asociado con la F-estadística . Usted quiere estar seguro de elegir la región crítica apropiada para su hipótesis.