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17: Estadísticas Bayesianas

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    En nuestros razonamientos relativos a la cuestión de hecho, hay todos los grados imaginables de seguridad, desde la más alta certeza hasta las especies más bajas de evidencia moral. Un hombre sabio, por lo tanto, aporta su creencia a la evidencia. — David Hume 253.

    Las ideas que te he presentado en este libro describen estadísticas inferenciales desde la perspectiva frecuentista. No estoy solo en hacer esto. De hecho, casi todos los libros de texto entregados a estudiantes de licenciatura en psicología presentan las opiniones del estadístico frecuentista como la teoría de la estadística inferencial, la única manera verdadera de hacer las cosas. He enseñado de esta manera por razones prácticas. La visión frecuencista de la estadística dominó el campo académico de la estadística durante la mayor parte del siglo XX, y este dominio es aún más extremo entre los científicos aplicados. Fue y es práctica actual entre los psicólogos utilizar métodos frecuencistas. Debido a que los métodos frecuentistas son ubicuos en los artículos científicos, todo estudiante de estadística necesita comprender esos métodos, ¡de lo contrario no podrán dar sentido a lo que dicen esos artículos! Desafortunadamente —al menos en mi opinión— la práctica actual en psicología suele estar equivocada, y la dependencia de los métodos frecuentistas es en parte la culpa. En este capítulo explico por qué pienso esto, y brindo una introducción a la estadística bayesiana, un enfoque que creo que generalmente es superior al enfoque ortodoxo.

    Este capítulo viene en dos partes. En las Secciones 17.1 a 17.3 hablo de lo que se trata la estadística bayesiana, abarcando las reglas matemáticas básicas de cómo funciona así como una explicación de por qué creo que el enfoque bayesiano es tan útil. Posteriormente, proporciono una breve descripción de cómo se pueden hacer versiones bayesianas de pruebas de chi-cuadrado (Sección 17.6), pruebas t (Sección 17.7), regresión (Sección 17.8) y ANOVA (Sección 17.9).


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