Interpretación de pruebas de una y dos colas

Question

¿Cómo informar de los resultados que dan un valor p de 0,08 para una prueba de dos colas y un valor p de 0,04 para una prueba de una cola? Generalizando la cuestión, si se obtiene un valor p entre 0,05 y 0,9999 a partir de una prueba de dos colas, ¿tiene sentido proceder a una prueba de una cola en la dirección cuyo valor p es inferior a 0,05?

Answer 1

No se elige una prueba de una cola basándose en la casi significación de una prueba de dos colas.

No se elige la dirección de una prueba de una cola basándose en la información direccional de los datos.

O al menos, si hace esas cosas, también debe duplicar el valor p resultante.

Una prueba de una cola -si es que se hace- debe basarse en consideraciones previas, antes de saber qué hay en los datos. Si no es así, los niveles de significación (y los valores p) no tienen sentido.

Answer 2

Comunique los resultados que corresponden a su hipótesis, que debe ser de una o dos colas, no de ambas. Deberías ser capaz de decidir cuál es la adecuada sobre una base teórica antes de realizar la prueba. Una vez que lo haya decidido, comunique los p valor tal y como lo has calculado. Si es muy pequeño, considera los consejos de las respuestas a esta pregunta: ¿Cómo deberían los pequeños $p$ -¿se informará de los valores? (¿y por qué R pone un mínimo en 2,22e-16?) Si utiliza el enfoque Neyman-Pearson para interpretar su p probablemente sepa cómo decidir si rechaza o mantiene su hipótesis nula en función de la tasa de error de los falsos positivos, que también debe elegir de antemano.

Es incorrecto aplicar una prueba unilateral después de una prueba bilateral de la hipótesis nula, que de otro modo sería equivalente. De nuevo, una u otra es apropiada dependiendo de su objetivo teórico, no ambas. Si una prueba de dos caras es apropiada, usted está utilizando el marco de Neyman-Pearson, y no rechaza la nula, entonces ese es su resultado. Si eso no se ajusta a sus propósitos, puede replicar el estudio de todos modos y ver cómo resulta la próxima vez, pero no deje de informar de su primer resultado nulo incluso si el segundo rechaza la nulidad. Esa es una de las principales causas de el efecto del cajón de los archivos La peor pesadilla de un meta-analista.

Para saber más sobre la diferencia entre las pruebas de una y dos colas, consulte:

• ¿Diferencia entre las pruebas de una y dos colas?
• Pruebas t independientes. ¿De una o dos colas?
• Justificación de las pruebas de hipótesis de una cola