Significado práctico vs. estadístico: Una guía definitiva

Es esencial entender la diferencia entre la significación práctica y la estadística si se realizan experimentos o se analizan datos. Es necesario investigar para saber cómo comparar estas significaciones, pero pueden ser una habilidad valiosa.

En este artículo, discutiremos qué son las significaciones práctica y estadística y exploraremos las diferencias entre ambos conceptos.

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¿Qué es la significación estadística?

La significación estadística se refiere a la idea de que es poco probable que un determinado resultado de un conjunto de datos se haya producido por casualidad, en lugar de ser causado por un factor específico. El grado de significación estadística depende en gran medida de las variables que afectan al resultado del experimento. La significación estadística puede utilizarse para determinar si los resultados de un experimento fueron causados por el azar. Una significación estadística fuerte significa que hay una alta probabilidad de que los resultados no se hayan producido por casualidad, mientras que una significación estadística débil indica lo contrario.

Se puede determinar la importancia estadística de un experimento con un análisis de su hipótesis nula, que es la posibilidad de que los resultados de la prueba se deban únicamente al azar y se puede determinar estudiando el valor p del conjunto de datos. El valor p suele calcularse con la ayuda de tablas especiales en un software estadístico, basándose en una distribución de probabilidad supuesta o conocida de la hipótesis específica que se está probando. Utilizando el valor p, se pueden extraer las siguientes conclusiones:

  • Cuando el valor p es grande, suele significar que los resultados pueden atribuirse únicamente al azar, es decir, que son coherentes con la hipótesis nula sin llegar a demostrarla.
  • Cuando el valor p es lo suficientemente bajo, lo que suele significar un 5% o menos, los resultados son difíciles de atribuir sólo al azar. Así que puede asumir que el azar no es la única explotación, y puede buscar una explicación más sistemática.

Los valores p pueden ayudar a determinar la significación estadística en muchas pruebas de hipótesis diferentes, como el ANOVA, la prueba t y los coeficientes de regresión. Aunque puede parecer lógico suponer que los valores p y la significación estadística están relacionados con la importancia de la estadística, no siempre es así. Los tamaños de efecto pequeños pueden producir valores p significativos en las siguientes situaciones:

  • Tiene un gran tamaño de muestra. Los tamaños de muestra más grandes suelen hacer más probable que se detecten y se consideren significativos algunos efectos que tienen poca o ninguna relevancia.
  • Tiene una variabilidad de muestra muy baja. Si los datos de la muestra no tienen mucha variabilidad, las pruebas de hipótesis pueden detectar efectos pequeños y prácticamente insignificantes.

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¿Cuál es el significado práctico?

La significación práctica se refiere a determinar si el resultado del análisis de significación estadística tiene relevancia en el mundo real. Cada campo de estudio tiene diferentes criterios sobre lo que puede considerarse un efecto lo suficientemente grande como para ser considerado importante, por lo que la evaluación de la significación práctica requiere conocimientos específicos y experiencia en ese campo respectivo. Suele ser importante estudiar la significación práctica después de la significación estadística, ya que es la única forma de excluir la posibilidad de que una muestra suficientemente grande afecte a los resultados e identifique efectos que de otro modo no tendrían sentido.

Hay varias formas de aplicar los datos estadísticamente significativos en situaciones prácticas:

  • Al comparar una muestra con un grupo de referencia significativo: Puede determinar la relevancia práctica de una estadística con la ayuda de una tabla de valores que puede utilizar como referencia. Compara una muestra con el grupo de referencia y podrás sacar conclusiones sobre el rendimiento de la muestra en comparación con la norma.
  • Estableciendo límites de confianza: También conocidos como márgenes de error, los límites de confianza son valores inferiores y superiores que forman un intervalo de confianza, lo que significa que los resultados son prácticamente significativos si caen dentro de los dos valores. Pueden expresarse como porcentajes, y su tamaño suele ser inversamente proporcional a su importancia.
  • Por tener la experiencia práctica para detectar datos erróneos: Con suficiente experiencia en un campo, puede buscar señales específicas que pueden indicar que los datos no son del todo relevantes. Algunas de estas señales pueden ser tamaños de muestra muy grandes o ciertas conclusiones estadísticas que pueden ser interesantes para los investigadores o el público en general.

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Diferencia entre importancia práctica y estadística

La significación práctica y la estadística son diferentes en cuanto a la forma de determinarlas, pero también son complementarias. Aunque la significación estadística se utiliza a menudo cuando se analizan grandes cantidades de datos y puede revelar efectos que no pueden detectarse mediante la observación, sus limitaciones significan que cualquier prueba de significación estadística debe ir seguida de un análisis de significación práctica. Aunque la significación estadística se utiliza mucho en campos como la medicina, las finanzas, la biología y la física, tener la experiencia y los conocimientos necesarios para determinar si los resultados tienen significación práctica suele ser una parte importante del proceso de comprobación de hipótesis.

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Ejemplo de uso de significados prácticos y estadísticos

Considere este ejemplo que muestra cómo las significaciones estadísticas y prácticas se complementan entre sí y cómo el uso exclusivo de la significación estadística puede llevar a una conclusión errónea:

La dirección de una fábrica quiere determinar si sus trabajadores pasan las ocho horas diarias necesarias en el trabajo. Esto significa que su parámetro hipotético es una jornada laboral de ocho horas. Sin embargo, al calcular el parámetro real analizando la tarjeta de tiempo de cada empleado, su valor es de siete horas, 59 minutos y 55 segundos. Si la fábrica tiene un número suficiente de trabajadores, las diferencias entre el parámetro hipotético y el real pueden considerarse estadísticamente significativas.

Sin embargo, es probable que un análisis práctico concluya que la diferencia no tiene ninguna importancia práctica y que la hipótesis, aunque técnicamente sea falsa, se acerca lo suficiente a la verdad como para considerarla correcta. También puede evitar la conclusión errónea de que los datos son estadísticamente significativos estableciendo límites de confianza. Fijando el límite inferior de confianza en siete horas, 59 minutos y cero segundos, puedes excluir automáticamente cualquier resultado que se encuentre entre ese límite y la hipótesis original.