Teoría de la decisión estadística
Teoría de la decisión estadística es tal vez el más grande rama de la estadística. Abarca todos los famosos (y muchos no tan famosos) pruebas de significación - pruebas t de Student, chi-cuadrado pruebas, análisis de varianza (ANOVA-), pruebas de correlación de Pearson, pruebas de Wilcoxon y Mann-Whitney, y así sucesivamente.
En su forma más básica, ofertas estadísticos teoría de la decisión con la determinación de si o no algún efecto real está presente en sus datos. La palabra efecto puede referirse a cosas diferentes en diferentes circunstancias. Ejemplos de efectos son los siguientes:
El valor promedio de algo puede ser diferente en un grupo en comparación con otro. Por ejemplo, los hombres pueden tener valores de hemoglobina más altos, en promedio, que females- el efecto del género en la hemoglobina se puede cuantificar por la diferencia en la hemoglobina media entre hombres y mujeres.
O sujetos tratados con un fármaco pueden tener una mayor tasa de recuperación que los sujetos dado un placebo el tamaño del efecto podría expresarse como la diferencia en la tasa de recuperación (medicamento menos placebo), o por la relación de las probabilidades de recuperación para el medicamento en relación con el placebo (odds ratio).
El valor promedio de algo puede ser diferente de cero (o de algún otro valor especificado). Por ejemplo, el cambio promedio en el peso corporal de más de 12 semanas en un grupo de sujetos sometidos a la terapia física puede ser diferente de cero.
Dos variables numéricas pueden estar asociados (también llamado correlacionado). Por ejemplo, si la obesidad está asociada con la hipertensión, a continuación, índice de masa corporal puede ser correlacionado con la presión arterial sistólica. Este efecto es a menudo cuantificó mediante el coeficiente de correlación de Pearson.
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