Diseño en Estadística Biomédica Argentina

¿Qué es el diseño estadístico?

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El diseño estadístico de un experimento controlado en línea (también conocido como prueba A / B). Es el resultado de la traducción de una pregunta sustantiva de interés en un experimento con un modelo estadístico bien definido que permite el uso de datos en un proceso de toma de decisiones en presencia de incertidumbre. El diseño debe también describir completamente el experimento en términos de las decisiones relevantes para un modelo estadístico.

Un diseño estadístico puede incluir muchos elementos, tales como: hipótesis bien definida, el número y la asignación de grupos de prueba, la elección de una estadística adecuada (por ejemplo, diferencia absoluta vs cambio porcentual ) y prueba estadística (por ejemplo, prueba Z o prueba T ), así como cualquier corrección necesaria debido a múltiples pruebas, el efecto mínimo de interés, la duración de la prueba y el tamaño de la muestra, el umbral de significancia requerido para rechazar la hipótesis nula o el nivel de confianza de un estimador, la elección de utilizar un tamaño de muestra fijo o un diseño de prueba secuencial, etc. Si se elige un diseño secuencial, se incluye en el diseño la elección de una función de gasto de errores, el número y el momento de los análisis intermedios, el uso de límites vinculantes o no vinculantes. Con un diseño secuencial adaptativo se incluyen más decisiones.

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El diseño experimental también debe considerar el valor predictivo de los datos tomando medidas contra las amenazas a la generalización.

Un diseño estadístico también puede incluir las pruebas de especificación errónea que se utilizarán después de que se recopilen los datos para garantizar la idoneidad del modelo estadístico con respecto a los datos disponibles. También son posibles ciertas pruebas con respecto a la representatividad de los resultados, con ciertas salvedades. También se pueden incluir en el diseño procedimientos para garantizar la calidad básica de los datos.

Un diseño estadístico adecuado es crucial para asegurarse de que los datos que ingresarán al proceso de toma de decisiones tengan la calidad suficiente y, por lo tanto, la inferencia causal y / o la estimación serán válidas.

 

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