Una cola vs. Pruebas de dos colas: diferencias y ejemplos

Publicado el 21 septiembre, 2020

Significado

Algunos de mis amigos están solicitando actualmente su pasantía de doctorado. Este proceso implica escribir varios ensayos sobre usted que deben tener menos de 500 palabras, tabular varios cientos de horas de terapia con los clientes, averiguar qué procedimientos de evaluación han completado, y no importa cuán duro y rápido trabaje, siempre se sentirá como si fuera su ‘ Hace una semana.

Esto, comprensiblemente, ha provocado un aumento del nivel de estrés en estos estudiantes de doctorado. La pregunta que tengo es: ‘¿Son sus niveles de estrés significativamente diferentes ahora que en comparación con sus niveles de estrés el año pasado?’

Para probar esto por completo, será necesario que retroceda en el tiempo con mi máquina del tiempo y que tomen varias pruebas de esfuerzo. Luego vuelvo al presente y les hago más pruebas de estrés a las mismas personas. Con todos estos datos, estoy buscando ver si hay una diferencia significativa entre el año pasado y este año.

Significa estadísticamente significativa que la diferencia en los resultados no se produjo por azar. Esto casi siempre está representado por una p minúscula , que significa probabilidad. Otro término que también puede escuchar es ‘alfa’, y puede estar representado por el símbolo alfa (ese pequeño que parece un pez).

En la investigación psicológica, la probabilidad aleatoria generalmente significa que estos resultados solo ocurrirían por casualidad menos de 1 en 20 veces, o .05. Si ha leído algún artículo de investigación psicológica, es posible que haya visto p <.05, lo que significa que la probabilidad de que estos resultados sean una casualidad es menos de 1 en 20 veces. Las formas en que algo podría ser una casualidad son por un error en la recopilación de datos o simplemente porque los números son demasiado similares. El significado te dice que las puntuaciones están tan separadas que incluso con algunas variaciones nos dicen algo.

Este significado se toma de una distribución normal. Dice que los números que está comparando son tan diferentes que algo está sucediendo, ya sea que el conjunto de datos sea mucho mayor o menor. Lo que hace la prueba de cola es manipular cómo interpretamos la probabilidad.

Prueba de dos colas

Una prueba de dos colas , también conocida como hipótesis no direccional , es la prueba estándar de significancia para determinar si existe una relación entre las variables en cualquier dirección. Las pruebas de dos colas hacen esto dividiendo el .05 en dos y poniendo la mitad a cada lado de la curva de campana.

¿Por que alguien haria esto? Para determinar si hay interacción.

¿Recuerdas esos niveles de estrés por los que volví en el tiempo? Digamos que hago una prueba simple llamada prueba t, que compara dos promedios. Tengo los niveles de estrés promedio del año pasado en comparación con los niveles de estrés promedio de este año.

Después de algunos cálculos de probabilidad, me entero de que no hay una diferencia significativa entre los niveles de estrés del año pasado y los de este año. Esto me dice que los niveles de estrés de este año no son ni más altos ni más bajos que los del año pasado.

¿Qué pasa si salto de nuevo a mi máquina del tiempo y retrocedo 15 años? La edad promedio de mis sujetos es actualmente 26, así que hablaré con ellos cuando tengan 11 años. Vaya. De repente empiezo a sentirme muy viejo. De todos modos, recopilo sus niveles de estrés y luego salto al presente y hago otra prueba t, y descubro que sus niveles de estrés son más bajos ahora que cuando eran más jóvenes. La belleza de la prueba de dos colas es que cuando ejecuta sus números, las matemáticas le dirán si es significativamente mayor o menor.

Prueba de una cola

Una prueba de una cola , también conocida como hipótesis direccional , es una prueba de significancia para determinar si existe una relación entre las variables en una dirección. Una prueba de una cola es útil si tiene una buena idea, generalmente basada en su conocimiento del tema, que va a haber una diferencia direccional entre las variables.

La diferencia direccional es mi forma elegante de decir que sabes que uno de los puntajes será mayor o menor que el otro. Mirando hacia atrás en nuestro ejemplo original de los estudiantes graduados estresados, creo que podemos adivinar si agregar factores estresantes adicionales hará que una persona esté más o menos estresada.

Si bien nuestra prueba de dos colas no encontró significación, se buscó en ambos extremos de la curva. Con una prueba de una cola, apilaremos nuestro .05 en un lado de la curva y luego haremos nuestros cálculos estadísticos nuevamente. Esto hace que nuestras estadísticas sean un poco más sensibles y capaces de detectar diferencias más sutiles. Después de ejecutar las estadísticas nuevamente, encontramos que los niveles de estrés de los estudiantes son más altos ahora que hace un año.

Oportunidad

Las pruebas de una cola le dan la capacidad de detectar cambios más sutiles, y esto crea la tentación de hacer todas sus pruebas en forma de una cola. Digamos que nuestros resultados fueron diferentes. ¿Qué pasa si el estrés es menor ahora que el año pasado? Si hubiéramos hecho una prueba de una cola, no habríamos encontrado esto; nuestras estadísticas solo habrían estado buscando un aumento en el estrés. Esto se vuelve extremadamente importante si está investigando algo como la terapia. ¿Qué pasa si su terapia realmente está causando daño?

¿Cuándo no es apropiado utilizar una prueba de una cola? Es inapropiado cuando perder un conjunto de resultados podría ser perjudicial, ya sea para usted o para otra persona. Como investigador, usted tiene la tarea de mantener prácticas éticas e ignorar accidental o intencionalmente la posibilidad de que algo pueda estar causando daño es inaceptable. Recuerde, está tratando de encontrar la verdad, no de demostrar que tiene razón.

Como nota final, no debe ejecutar múltiples pruebas estadísticas. Si no logra encontrar significado usando dos colas, no ejecute una cola con la esperanza de calcular algo. Si está ejecutando constantemente el mismo conjunto de números, eventualmente encontrará algo que sea estadísticamente significativo, pero solo porque buscó en todas partes para encontrarlo. Y sí, mi ejemplo de hacerlo dos veces en esta lección no fue algo que debas hacer.

Resumen de la lección

Estadísticamente significativo significa que la diferencia entre los resultados no ocurre por casualidad. Esto casi siempre está representado por una p minúscula .

En la investigación psicológica, la probabilidad aleatoria generalmente significa que estos resultados solo ocurrirían por casualidad menos de 1 en 20 veces, o .05.

Hay dos formas de ayudar a determinar si sus resultados son significativos, que nunca deben usarse al mismo tiempo. Estos dos tipos son:

  • Prueba de dos colas , también conocida como hipótesis no direccional , definida como la prueba estándar de significancia para determinar si existe una relación entre las variables en cualquier dirección.
  • Prueba de una cola , también conocida como hipótesis direccional , definida como una prueba de significancia para determinar si existe una relación entre las variables en una dirección.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya completado esta lección, podrá:

  • Definir significancia estadística y probabilidad aleatoria
  • Diferenciar entre una prueba de dos colas y una prueba de una cola
  • Explique cuándo debe y cuándo no debe usar cada una de estas pruebas

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