Este documento discute algunos problemas comunes en el análisis de regresión. Señala que a menudo se olvidan los supuestos subyacentes, no se analizan adecuadamente los datos antes de realizar una regresión, y el valor p no necesariamente indica la fortaleza de la relación entre las variables. También advierte que las pruebas de hipótesis nula a menudo rechazan la hipótesis nula incluso cuando el efecto es pequeño, y que los intervalos de confianza son más útiles que el valor p.
2. • Olvidamos los supuestos
• No hacemos el trabajo necesario antes
de tirar una regresión.
• NHST
• Tamaño del valor-p no es igual a la
fortaleza o la influencia del
“tratamiento”
Anthony Pezzola Instituto de Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica apezzola@uc.cl
3. • Olvidamos los supuestos
Anthony Pezzola Instituto de Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica apezzola@uc.cl
4. No hacemos el trabajo necesario antes de
tirar una regresión.
• No “conocemos” los datos.
• No hacemos modelos formales (semi-formales).
• No establecemos, en base de la pregunta y
datos, nuestro alpha y el nivel del coeficiente
sustancialmente significativo.
Anthony Pezzola Instituto de Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica apezzola@uc.cl
5. No hacemos el trabajo necesario antes de
tirar una regresión.
• No “conocemos” los datos.
• No hacemos modelos formales (semi-formales).
• No establecemos, en base de la pregunta y
datos, nuestro alpha y el nivel del coeficiente
sustancialmente significativo.
Anthony Pezzola Instituto de Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica apezzola@uc.cl
6. NHST / Prueba de significación de la
hipótesis nula
• Con suficiente “Power” la hipótesis nula es casi
siempre falsa.
• No nos dice los que queremos saber / Rechazar la
hipótesis nula no es igual a aceptar la hipótesis
alternativa.
• No nos dice nada sobre lo que nos interesa, será
mejor enfocar en intervalos de confianza.
Anthony Pezzola Instituto de Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica apezzola@uc.cl
7. Tamaño del valor-p no es igual a la
fortaleza o la influencia del “tratamiento”
Anthony Pezzola Instituto de Ciencia Política, Pontificia Universidad Católica apezzola@uc.cl