En investigación todo consiste en estimar la probabilidad de error por tanto hay que colocarle un límite a este error, cada decisión que tomamos cada día tiene un margen de error, así tenemos que: la cirugía tiene un margen de error, los vuelos aéreos tienen un margen de error, incluso rendir un examen tiene un margen de error. Conocer la magnitud de este error es la tarea principal del investigador, el cual debe estimar la probabilidad de ocurrencia de este error y espera que sea de la menor magnitud posible. Por esta razón es indispensable plantear en cada caso, la magnitud del error que estamos dispuestos a aceptar para tomar cualquiera de nuestras decisiones.
1. Nivel de significancia
El investigador plantea una proposición y le asigna un valor de verdad, verdadero, al tomar tal decisión existe la probabilidad de equivocarse, de cometer un error, y a esto le denominamos error tipo I, entonces decide estimar la probabilidad de cometer ese error. El p-valor definido como la probabilidad de que la proposición aceptada sea falsa no debe ser mayor al valor del error establecido convencionalmente en la fase de la planificación del estudio como el límite de error que estamos dispuestos a aceptar.
2. Definiendo conceptos
Estos términos se suele confundir con mucha frecuencia
El error tipo I: Ocurre cuando aceptamos la hipótesis del investigador, siendo que la proposición era falsa. Por lo tanto, es un juicio de valor equivocado. Si afirmamos que una cirugía es segura, puede ocurrir que exista una complicación en ese caso nos habremos equivocado a esta equivocación se le denomina error tipo I, cuando ocurre lo contario a lo que esperamos.
El p-valor: Es la probabilidad de equivocarse al aceptar la hipótesis del investigador, la hipótesis del investigador era que la cirugía era segura y nosotros la dimos como verdadera el p-valor es la probabilidad de cometer el error tipo I, en qué medida o en que proporción ocurren las complicaciones de una cirugía, el hecho de que ocurra la complicación se denomina error tipo I, pero al frecuencia con la que ocurre este error se denomina p-valor.
El nivel de significancia: Es la máxima cantidad de error que estamos dispuestos aceptar para dar como válida la hipótesis del investigador, nos preguntamos entonces si conocemos la magnitud o la probabilidad de que la cirugía se complique estamos dispuestos a someternos q este procedimiento, esto dependerá de cuanto error estamos dispuestos a aceptar por tanto hay que ponerle un límite y a este límite del error se le conoce como nivel de significancia.
3. Planteamiento de hipótesis
Desde el punto de vista matemático tenemos dos hipótesis: La hipótesis nula (Ho) llamada también hipótesis de trabajo y la hipótesis alterna (H1) llamada también hipótesis del investigador. El investigador plantea rechazar la hipótesis nula (Ho); con la finalidad de quedarse con la alterna (H1), la cual corresponde a su proposición preliminar. Si el p-valor, que es la cuantificación del error, es menor al nivel de significancia; entonces rechazamos nuestra hipótesis nula (Ho) y concluimos en que hipótesis alterna es verdadera, pero si el p-valor no es menor al nivel de significancia no podemos rechazar la hipótesis nula; esto no significa que debamos aceptarla; significa que, no podemos rechazarla. Si nosotros queremos someternos a una cirugía y aceptamos un límite de error nos procederemos al procedimiento en la medida en que la probabilidad de que ocurra este error sea menor al límite que se había establecido preliminarmente, esta probabilidad es el p-valor y tiene que estar por debajo del nivel de significancia que es el máximo error que estamos dispuestos a aceptar
4. Nivel de confianza
Complementariamente al nivel de significancia, el nivel confianza se refiere a la confianza que debemos alcanzar para generalizar nuestro resultado o nuestra conclusión, independientemente de la hipótesis que hayamos planteado. Una probabilidad elevada nos dará la tranquilidad de que lo que hemos encontrado o concluido es cercano a lo real y no debido al azar. El nivel de confianza se expresa convencionalmente en porcentaje; así un nivel confianza del 95% se corresponde con un nivel de significancia del 5%.
1. Nivel de significancia
El investigador plantea una proposición y le asigna un valor de verdad, verdadero, al tomar tal decisión existe la probabilidad de equivocarse, de cometer un error, y a esto le denominamos error tipo I, entonces decide estimar la probabilidad de cometer ese error. El p-valor definido como la probabilidad de que la proposición aceptada sea falsa no debe ser mayor al valor del error establecido convencionalmente en la fase de la planificación del estudio como el límite de error que estamos dispuestos a aceptar.
2. Definiendo conceptos
Estos términos se suele confundir con mucha frecuencia
El error tipo I: Ocurre cuando aceptamos la hipótesis del investigador, siendo que la proposición era falsa. Por lo tanto, es un juicio de valor equivocado. Si afirmamos que una cirugía es segura, puede ocurrir que exista una complicación en ese caso nos habremos equivocado a esta equivocación se le denomina error tipo I, cuando ocurre lo contario a lo que esperamos.
El p-valor: Es la probabilidad de equivocarse al aceptar la hipótesis del investigador, la hipótesis del investigador era que la cirugía era segura y nosotros la dimos como verdadera el p-valor es la probabilidad de cometer el error tipo I, en qué medida o en que proporción ocurren las complicaciones de una cirugía, el hecho de que ocurra la complicación se denomina error tipo I, pero al frecuencia con la que ocurre este error se denomina p-valor.
El nivel de significancia: Es la máxima cantidad de error que estamos dispuestos aceptar para dar como válida la hipótesis del investigador, nos preguntamos entonces si conocemos la magnitud o la probabilidad de que la cirugía se complique estamos dispuestos a someternos q este procedimiento, esto dependerá de cuanto error estamos dispuestos a aceptar por tanto hay que ponerle un límite y a este límite del error se le conoce como nivel de significancia.
3. Planteamiento de hipótesis
Desde el punto de vista matemático tenemos dos hipótesis: La hipótesis nula (Ho) llamada también hipótesis de trabajo y la hipótesis alterna (H1) llamada también hipótesis del investigador. El investigador plantea rechazar la hipótesis nula (Ho); con la finalidad de quedarse con la alterna (H1), la cual corresponde a su proposición preliminar. Si el p-valor, que es la cuantificación del error, es menor al nivel de significancia; entonces rechazamos nuestra hipótesis nula (Ho) y concluimos en que hipótesis alterna es verdadera, pero si el p-valor no es menor al nivel de significancia no podemos rechazar la hipótesis nula; esto no significa que debamos aceptarla; significa que, no podemos rechazarla. Si nosotros queremos someternos a una cirugía y aceptamos un límite de error nos procederemos al procedimiento en la medida en que la probabilidad de que ocurra este error sea menor al límite que se había establecido preliminarmente, esta probabilidad es el p-valor y tiene que estar por debajo del nivel de significancia que es el máximo error que estamos dispuestos a aceptar
4. Nivel de confianza
Complementariamente al nivel de significancia, el nivel confianza se refiere a la confianza que debemos alcanzar para generalizar nuestro resultado o nuestra conclusión, independientemente de la hipótesis que hayamos planteado. Una probabilidad elevada nos dará la tranquilidad de que lo que hemos encontrado o concluido es cercano a lo real y no debido al azar. El nivel de confianza se expresa convencionalmente en porcentaje; así un nivel confianza del 95% se corresponde con un nivel de significancia del 5%.
