10.5: Conclusiones del informe en lenguaje no estadístico
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Ser consistente con los resultados de la Prueba de Hipótesis
Rechazar\(H_o\) requiere una declaración contundente en apoyo de\(H_a\), mientras que\(H_o\) no rechazar NO apoya\(H_o\), sino que requiere una declaración débil de pruebas insuficientes para sustentar\(H_a\).
Ejemplo
Un investigador quiere apoyar la afirmación de que, en promedio, los estudiantes envían más de 1000 mensajes de texto al mes, y las hipótesis de investigación son\(H_o: \mu=1000\) vs.\(H_a: \mu>1000\)
Conclusión si\(H_o\) es rechazada: El número medio de mensajes de texto enviados por los estudiantes supera los 1000.
Conclusión si no\(H_o\) es rechazada: No hay pruebas suficientes para sustentar la afirmación de que el número medio de mensajes de texto enviados por los estudiantes supera los 1000.
Usar un lenguaje que se entienda claramente en el contexto del problema
No utilice lenguaje técnico ni jerga, sino que remita de nuevo al lenguaje de la pregunta general original o hipótesis de investigación. Decir menos es mejor que decir más.
Ejemplo
Una prueba apoyó la hipótesis alternativa de que los precios de la vivienda y el tamaño de las viviendas en pies cuadrados se correlacionaron positivamente. Compare estas dos conclusiones y decida cuál es más clara:
Solución
Conclusión 1: Al rechazar la Hipótesis Nula, se infiere que se sustenta la Hipótesis Alterativa y que existe una correlación significativa entre las variables independientes y dependientes en el problema original comparando los precios de las viviendas con los pies cuadrados.
Conclusión 2: Las casas con más pies cuadrados generalmente tienen precios más altos.
Limitar la inferencia a la población que fue muestreada
Se debe tener cuidado para describir la población muestreada y entender que cualquier reclamo se limita a esta población muestreada. Si se realizó una encuesta a un subgrupo de una población, entonces la inferencia se aplica únicamente al subgrupo.
Por ejemplo, los estudios realizados por compañías farmacéuticas solo pondrán a prueba a pacientes adultos, dificultando la determinación de la dosis efectiva y los efectos secundarios para los niños. “A falta de datos, los médicos utilizan su juicio médico para decidir sobre un medicamento y una dosis en particular para los niños. 'Algunos médicos se mantienen alejados de las drogas, lo que podría negar el tratamiento necesario', dice Blumer. 'Generalmente, tomamos nuestra mejor conjetura basada en lo que se ha hecho antes. ' El antibiótico cloranfenicol fue ampliamente utilizado en adultos para tratar infecciones resistentes a la penicilina. Pero muchos recién nacidos murieron tras recibir la droga porque sus hígados inmaduros no pudieron descomponer el antibiótico”. 73 Podemos ver en este ejemplo que aplicar la inferencia de los resultados de las pruebas de drogas en adultos a los niños no muestreados condujo a resultados trágicos.
Reportar métodos de muestreo que podrían cuestionar la integridad de la suposición de muestra aleatoria
En la práctica es casi imposible elegir una muestra aleatoria, y las técnicas de muestreo científico que intentan simular una muestra aleatoria deben verificarse para detectar sesgos causados por submuestreo.
Durante la campaña presidencial de 2008, se encontró que las encuestas telefónicas fueron insuficientes para los jóvenes, debido al aumento de los hogares solo con teléfonos celulares. Dado que los jóvenes eran más propensos a favorecer a Obama, esto causó sesgo en los números de encuestas. Además, el identificador de llamadas ha reducido drásticamente el porcentaje de conexiones exitosas con las personas encuestadas. El encuestador Jay Leve de SurveyUSA dijo que las encuestas telefónicas estaban “condenadas” y dijo que su compañía ya estaba desarrollando nuevos métodos de sondeo. 74
El muestreo que no ocurrió durante el fin de semana puede excluir a muchos trabajadores a tiempo completo, mientras que las encuestas autoseleccionadas y no verificadas (como ratemyprofessors.com) podrían contener sesgos inconmensurables.
Las conclusiones deben abordar el potencial o la necesidad de realizar más investigaciones, devolviendo el proceso al primer procedimiento
Las respuestas a menudo conducen a nuevas preguntas. Si se recomiendan cambios en la conclusión de un investigador, generalmente se necesita más investigación para analizar el impacto y la efectividad de los cambios implementados. Puede haber limitaciones en el proyecto de investigación original (como recursos de financiamiento, técnicas de muestreo, falta de disponibilidad de datos) que ameriten estudios más completos.
Por ejemplo, un departamento de matemáticas modifica su plan de estudios con base en las mejores tasas de éxito estudiantil de un curso experimental. El departamento querría seguir estudiando los resultados de los estudiantes para evaluar la efectividad del nuevo programa.