MSPC-8-M5-R1

Diseñando un estudio científico, parte 2

MAESTRÍA EN SOSTENIBILIDAD Y PLANIFICACIÓN DE LA CONSERVACIÓN

DISEÑO EXPERIMENTAL

Lección oral (XX XX XXXX):

Se elige al azar a diferentes estudiantes con el fin de hacerles cortas preguntas de la anterior clase.

Prerrequisito: revisar las clases del módulo 1 a 4, y el glosario entregado de primera mano (Gotelli & Ellison, 2004)

DISEÑANDO UN ESTUDIO CIENTÍFICO, PARTE 2

DISEÑO EXPERIMENTAL

Sabemos que:

En un estudio experimental debemos diseñar un set de manipulaciones que representen la realidad y que incluyan controles apropiados. En un estudio observacional debemos decidir qué variables a medir son aquellas que mejor responderán a nuestras preguntas. Pero sobre todo, sabemos que: Inclusive los análisis estadísticos más poderosos y sofisticados pueden hacer poco frente a estudios mal diseñados.

¿Existen tipos de diseño experimental u observacional que se ajustan mejor a nuestras necesidades?

Por diseño experimental u observacional nos referimos al cómo están nuestras réplicas distribuidas en el espacio, y cómo se toman las muestras en el tiempo. Es decir, el diseño de un estudio está íntimamente ligado a los detalles de la replicación, aleatorización e independencia de nuestros sujetos de estudio (u.e.).

Bases del diseño experimental

Tipos de errores en los tests estadísticos

Probando hipótesis estadísticas ¿Qué es el valor de P? Típicamente encontramos en la literatura científica frases que dicen cosas como: “Los grupos ‘control’ y ‘tratamiento’ difieren significativamente el uno del otro (P = 0,01)”. ¿Qué significa este “P = 0,01”?

¿Si vemos este meme, de qué nos está hablando? Probabilidad que un evento suceda En este caso, independientemente de si el dato numérico es correcto o no (es un meme), ¿este es un evento debido al azar, o un evento que se repite en tal frecuencia que nos hace pensar en un patrón o algo debido a una causa-efecto? Consecuencia del azar

¿Qué es el valor de P? Es la Probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula (H0). El valor de P depende de:

• el número n de observaciones (muestras)
• la diferencia entre los promedios de las muestras (𝑌 ̅𝑖−𝑌 ̅j)
• el nivel de variación entre muestras dentro de un tratamiento (s2)

Esto quiere decir que, si la H0 es verdadera, es decir que la variación de los datos es debida al azar, existiría 1 de 100 chances de encontrar una diferencia de ca. 600 ng GC/g entre los grupos expuestos a motonieves y no-expuestos a motonieves. Dicho de otra manera, si hacemos el estudio 100 veces, usando diferentes individuos cada vez, en sólo 1 de las observaciones encontraríamos una diferencia tal. ¿1% les parece un valor alto o bajo?

Esto quiere decir que, si la H0 es verdadera, es decir que la variación de los datos es debida al azar, existirían 10 de 100 chances de encontrar una diferencia de ca. 600 ng GC/g entre los grupos expuestos a motonieves y no-expuestos a motonieves. Dicho de otra manera, si hacemos el estudio 100 veces, usando diferentes individuos cada vez, en sólo 10 de las observaciones encontraríamos una diferencia tal. ¿10% les parece un valor alto o bajo?

Esto quiere decir que, si la H0 es verdadera, es decir que la variación de los datos es debida al azar, existiría 88 de 100 chances de encontrar una diferencia de ca. 600 ng GC/g entre los grupos expuestos a motonieves y no-expuestos a motonieves. Dicho de otra manera, si hacemos el estudio 100 veces, usando diferentes individuos cada vez, en 88 de los experimentos encontraríamos una diferencia tal. ¿88% les parece un valor alto o bajo?

Probando hipótesis estadísticas ¿Qué valor de P es suficientemente pequeño?

Los bio-estadísticos simplemente establecieron que el 95% de probabilidad que un evento ocurra es “suficientemente” alto como para tomarlo como una generalidad, y que la observación de eventos contrarios a la predicción son puramente fortuitos/azarosos/excepciones/erróneos dependientes de factores colaterales no considerados a priori. El valor crítico de 0,05 para rechazar una hipótesis nula es muy conservativo para realmente asegurar que los resultados se alejan del azar.

Probando hipótesis estadísticas ¿Qué es el valor de P? Es decir que tenemos la confianza de saber que un evento dado (ej. mayor cantidad de GC en presencia de motonieves) NO se debe al azar.

Tarea

Para el día XX XXX XXXX, preguntar a 5 miembros cercanos de confianza o de su hogar: El INHAMI dice que habrá probabilidad de lluvia del 10%, 20%, 30% … 90%. ¿A partir de qué valor la persona encuestada decide salir a la calle con paraguas? Entregarlo en formato PDF: Apellido_Tarea5_DExperimental.pdf

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