El uso de la estadística en los trabajos de titulación. Pedro F Quintana Ascencio

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1 El uso de la estadística en los trabajos de titulación Pedro F Quintana Ascencio

2 Objetivos Estimular una apreciación de las bases filosóficas de la investigación científica Definir conceptos centrales de la teoría estadística

3 Principio de inducción Ninguna cantidad de observaciones confirmatorias puede probar una teoría Es posible que un número suficiente de observaciones confirmatorias y ninguna observación contradictoria nos permitan confirmar que una teoría es verdadera?

4 Razonamiento Deductivo Es el proceso de derivar explicaciones o predicciones a partir de leyes o teorías Popper (1968) formalizó esta aproximación como hipotético-deductiva. La doctrina mediante la cual las teorías son falseadas porque su prueba es lógicamente imposible

5 Tipos de modelos Verbales: explicaciones no matemáticas formalización de ideas e identificación de conceptos importantes Empírica: descripción matemática de las relaciones que resultan de los procesos más que los procesos mismos La mayoría de los modelos estadísticos Teóricos: usados para estudiar los procesos

6 Componentes de un programa de Underwood 1990 investigación La observación de un patrón o la desviación de un patrón La teoría: explicación del patrón observado. Fase inductiva que involucra el desarrollo de teorías a partir de observaciones Interpretación Uso crítico de pruebas formales para evaluar los modelos y falsear las hipótesis (la propuesta que es evaluada en la investigación) Formulación de la Hipótesis: Predicciones deducidas del modelo Hipótesis lógica o de investigación

7 La necesidad de falsear: Nosotros especificamos una hipótesis nula que incluye todas las posibilidades excepto la hipótesis predicha

8 La prueba de hipótesis Sí la hipótesis nula se rechaza, la hipótesis lógica debe mantenerse Sí la hipótesis nula no se rechaza, entonces debe mantenerse y entonces la hipótesis lógica y el modelo del que deriva son incorrectos o no son aceptados La decisión estadística de no rechazar la hipótesis nula es más problemática

9 Alternativas a falsear Anderson, Burnham, and Thompson Null hypothesis testing: problems, prevalence and an alternative. Journal of Wildlife Management 64:

10 El papel del análisis estadístico La descripción y detección de patrones debe hacerse de manera rigurosa El diseño y análisis de pruebas de hipótesis derivadas de experimentos y observaciones es fundamental La presentación de resultados de una manera que sea concisa y trasmita el máximo de información (métodos gráficos) La exploración y revisión de datos

11 Influencia del sesgo humano Sesgo confirmatorio: tendencia a confirmar ciertas teorías e ignorar la evidencia contradictoria Apoyo tenaz: un apoyo incondicional a algunos supuestos por razones emocionales o compromiso con las ideas subyacentes

12 Inferencia robusta Anticipe hipótesis alternativas Diseñe un experimento que permita excluir una o más de las hipótesis Desarrolle los experimentos cuidadosamente para obtener resultados claros Repita el procedimiento con nuevas hipótesis para reducir las posibilidades que se anticiparon

13 Costos de la inferencia robusta a partir experimentos en Ecología Casi siempre involucran algún tipo de alteración de la naturaleza Conforme se incrementa la escala espacial y temporal de los procesos investigados es mas difícil cumplir con los dos pilares del diseño experimental apropiado Ausencia de sesgo y repetición

14 Datos, observaciones y variables Unidad de muestreo Población Objeto de estudio u observación Todas las posibles observaciones Variable La característica medida

15 Variable aleatoria Espacio de muestreo Variable cuyos valores no se conocen con seguridad antes de que la muestra se tome El conjunto de todos los posible resultados del experimento

16 Variables Fijas Discretas Continuas

17 La característica mas importante de los datos biológicos es: Variación Variación debida al fenómeno Variación asociada a proceso de observación (estimación imperfecta)

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