Intervalos de confianza para las estimaciones de proporciones y las diferencias entre ellas
En la actualidad se acepta por indicaciones de diferentes revistas científicas de ciencias sociales y salud, que los intervalos de confianza aportan información más descriptiva y son interpretativamente mejores que las pruebas de hipótesis, como una expresión de la incertidumbre que resulta del...
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Format: | Article |
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CONICET, Centro Interamericano de Investigaciones Psicológicas y Ciencias Afines
2006-01-01
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Series: | Interdisciplinaria |
Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=18023201 |
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doaj-c31db210e1384c909dbd841bfdcccbb72021-02-02T03:06:10ZengCONICET, Centro Interamericano de Investigaciones Psicológicas y Ciencias AfinesInterdisciplinaria0325-82031668-70272006-01-01232141154Intervalos de confianza para las estimaciones de proporciones y las diferencias entre ellasRobert G. EvwcombeCesar Merino SotoEn la actualidad se acepta por indicaciones de diferentes revistas científicas de ciencias sociales y salud, que los intervalos de confianza aportan información más descriptiva y son interpretativamente mejores que las pruebas de hipótesis, como una expresión de la incertidumbre que resulta del estudio de una muestra de limitado tamaño. En la investigación comparativo- descriptiva de las ciencias sociales, los métodos de análisis para variables categóricas parecen ser menos frecuentes, e incluso menos conocidos, que las variables independientes de intervalo. Hasta ahora, no hubo buenos métodos para calcular los intervalos de confianza para proporciones y diferencias entre proporciones. En este artículo se presentan métodos basados en trabajos de Newcombe (1998a, 1998b, 1998c) que superan los procedimientos tradicionales para estos cálculos y su cómputo es acompañado por una hoja de cálculo en MS Excel, en español, inglés y galés. Los métodos aquí presentados se basan en el método score, proveniente del trabajo de Wilson (1927). También se presentan ejemplos de los intervalos de confianza para proporciones simples y la diferencia entre ellas en muestras independientes y dependientes. Finalmente, se discute su uso juicioso en el contexto del diseño de la investigación.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=18023201 |
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En la actualidad se acepta por indicaciones de diferentes
revistas científicas de ciencias sociales y salud, que los intervalos
de confianza aportan información más descriptiva y son
interpretativamente mejores que las pruebas de hipótesis, como
una expresión de la incertidumbre que resulta del estudio
de una muestra de limitado tamaño. En la investigación comparativo-
descriptiva de las ciencias sociales, los métodos de
análisis para variables categóricas parecen ser menos frecuentes,
e incluso menos conocidos, que las variables independientes
de intervalo. Hasta ahora, no hubo buenos métodos para
calcular los intervalos de confianza para proporciones y diferencias
entre proporciones. En este artículo se presentan métodos
basados en trabajos de Newcombe (1998a, 1998b, 1998c)
que superan los procedimientos tradicionales para estos cálculos
y su cómputo es acompañado por una hoja de cálculo en
MS Excel, en español, inglés y galés. Los métodos aquí presentados
se basan en el método score, proveniente del trabajo de
Wilson (1927). También se presentan ejemplos de los intervalos
de confianza para proporciones simples y la diferencia entre
ellas en muestras independientes y dependientes. Finalmente,
se discute su uso juicioso en el contexto del diseño de
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