Cuando estamos frente a art\u00edculos cient\u00edficos es muy com\u00fan enfrentarse con n\u00fameros estad\u00edsticos que tratan de pasar determinada informaci\u00f3n. Estos n\u00fameros son obtenidos de distintas maneras como, por ejemplo, por encuestas, ensayos cl\u00ednicos, entre otros que nos traen variados resultados. Teniendo en cuenta que es pr\u00e1cticamente imposible llegar a un n\u00famero que represente a todos, se trata de generalizar, con base a esa muestra, a trav\u00e9s de indicadores, como ser\u00eda para toda la poblaci\u00f3n. Pero hay un margen de error y es de esto que se tratan los intervalos de confianza, el valor p, y los errores alfa y beta, tema desarrollado en este trabajo. El objetivo al final de esta lectura es entenderlos y saber interpretarlos.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Intervalo de confianza, valor p y errores \u03b1 y \u03b2 <\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n Intervalo de confianza (IC)<\/strong> es un rango de valores compuesto por un l\u00edmite superior e inferior que delimitan un margen de error para un n\u00famero que intento alcanzar (1). Ese intervalo es obtenido por una f\u00f3rmula matem\u00e1tica que resulta distintos n\u00fameros, llevando en consideraci\u00f3n algunos par\u00e1metros, como el tama\u00f1o de la muestra y que tanto quiero ser asertivo, normalmente siendo usado el valor de 95% (un \u03b3 \u2013 gamma<\/em> \u2013 de 0,95) (2). Imaginemos que buscamos saber la proporci\u00f3n de fumadores en una poblaci\u00f3n N<\/em> compuesta por 3 millones de personas. Dif\u00edcilmente ser\u00e1 posible preguntar a cada individuo si fumo o no, para eso, como se muestra en la Figura 1, se suele, a trav\u00e9s de encuestas, tomar un grupo de personas, lo cual se conoce como muestra n<\/em> (2). Cada muestra puede tener distintas caracter\u00edsticas, como la cantidad de entrevistados, sexo, edad, situaci\u00f3n econ\u00f3mica, entre otros. De esta muestra se calcula la proporci\u00f3n fumadora y de ella el intervalo de confianza, y se espera que el valor real este contenido en ese intervalo. Un IC de 95% quiere decir que tengo 95% de chance de que esta muestra result\u00f3 un IC que contiene, entre los l\u00edmites, la proporci\u00f3n correcta de los 3 millones y esto no es lo mismo que decir que se puede estar 95% seguro que la edad media est\u00e1 en ese IC (1,3). El 5% que queda es el conocido como nivel de significancia o \u03b1 (alfa) <\/em>que, en ese caso, es de 5% – 0,05 como se observa en la Figura 3.<\/em><\/p>\n\n\n\n El video 1 ejemplifica como se calcula el intervalo de confianza.<\/p>\n\n\n\n