Problema de estadistica

Problemas de estadística con soluciones pdf

ResumenLos análisis estadísticos presentados en las revistas médicas generales son cada vez más sofisticados. BMC Medicine confía en que los revisores temáticos indiquen cuándo se requiere una revisión estadística. Consideramos esta política y proporcionamos orientación sobre cuándo recomendar un manuscrito para su evaluación estadística. Los indicadores para la revisión estadística incluyen detalles insuficientes en los métodos o resultados, algunos problemas estadísticos comunes y una interpretación no basada en las pruebas presentadas. Los revisores deben asegurarse de que el manuscrito es metodológicamente sólido y está claramente escrito. Dentro de ese contexto, se espera que proporcionen comentarios y opiniones constructivas sobre el diseño estadístico, el análisis, la presentación y la interpretación. Si los revisores carecen de la formación adecuada para confirmar positivamente la idoneidad de cualquiera de los aspectos estadísticos del manuscrito, se les anima a que lo recomienden para una revisión estadística experta.
Aunque pueda haber enfoques alternativos para el análisis estadístico o la presentación, esto no implica necesariamente que los métodos de los autores sean inválidos. Lo importante es que los métodos elegidos sean apropiados para la pregunta de investigación y se hayan realizado correctamente [17]. BMC Medicine permite hacer comentarios en el apartado de «revisiones discrecionales», donde se pueden hacer estas observaciones.La misma precaución que recomendamos a los revisores no estadísticos se aplica también a los expertos en estadística. Los métodos estadísticos son muchos y variados, sobre todo en una revista de medicina general como BMC Medicine. Algunos de los métodos más especializados pueden estar fuera de la experiencia de un revisor estadístico general. En consecuencia, se les debe animar a que recomienden a la oficina editorial que se dirija a un especialista adicional en esos métodos concretos para que realice un examen más profundo del artículo.ConclusionesAl asesorar al editor sobre la publicación, los revisores deben comentar si un manuscrito es metodológicamente sólido y está escrito con claridad. En este contexto, se espera que proporcionen comentarios y opiniones claras y constructivas sobre el diseño del estudio, el análisis estadístico, la presentación y la interpretación de los resultados. Hemos proporcionado una serie de indicadores para ayudar al revisor no estadístico en esta tarea. Si los revisores carecen de la formación adecuada para confirmar positivamente la idoneidad de alguno de los aspectos estadísticos del manuscrito, se les anima a que lo recomienden para una revisión estadística experta.

Problemas estadísticos en la vida real

El pensamiento estadístico es vital para resolver problemas del mundo real. El núcleo del pensamiento estadístico es la toma de decisiones basada en los datos. Esto requiere enfoques disciplinados para identificar los problemas y la capacidad de cuantificar e interpretar la variación que se observa en los datos.
En este módulo, aprenderá a definir claramente su problema y a comprender los procesos subyacentes que va a mejorar. Aprenderá técnicas para identificar las posibles causas raíz del problema. Por último, aprenderá sobre los diferentes tipos de datos y los diferentes enfoques de la recogida de datos.

Expertos en resolución de problemas estadísticos

La resolución de problemas en cualquier organización es un problema. Nadie quiere asumir la responsabilidad de un problema y por eso, cuando aparece un problema, los dedos apuntan a otros en lugar de a uno mismo.
Se trata de un mecanismo de defensa natural e instintivo del ser humano, por lo que no se puede echar en cara a nadie. Sin embargo, hay que darse cuenta de que los problemas en la industria son reales y no se pueden desear, hay que buscar una solución ya sea por corazonada o por métodos científicos. Sólo un enfoque sistemático y disciplinado para definir y resolver los problemas revela de forma coherente y eficaz la verdadera naturaleza de un problema y las mejores soluciones posibles.
Un proverbio chino dice que «es barato hacer conjeturas para la solución, pero una conjetura errónea puede salir muy cara». Con ello se quiere subrayar que, aunque el éxito ocasional es posible a través de las corazonadas obtenidas a través de largos años de experiencia en la realización del mismo trabajo, pero una solución duradera sólo es posible a través de métodos científicos.
Uno de los principales métodos científicos para la resolución de problemas es la Solución Estadística de Problemas (SPS). Implica un equipo armado con conocimientos sobre el proceso y el producto, que tenga la voluntad de trabajar en equipo, que pueda emprender la selección de algunos métodos estadísticos, que tenga la voluntad de adherirse a los principios de la economía y que esté dispuesto a aprender por el camino.

Resolución de problemas estadísticos

Inspirados en los esfuerzos por hacer más sólidas las conclusiones de la investigación científica, hemos recopilado una lista de algunos de los errores estadísticos más comunes que aparecen en la literatura científica. Los errores tienen su origen en diseños experimentales ineficaces, análisis inadecuados y/o razonamientos defectuosos. Ofrecemos consejos sobre cómo los autores, revisores y lectores pueden identificar y resolver estos errores y, esperamos, evitarlos en el futuro.
Todos estos errores son bien conocidos y se han escrito muchos artículos sobre ellos, pero siguen apareciendo en las revistas. Los comentarios anteriores sobre este tema han tendido a centrarse en un error, o en varios errores relacionados: al analizar diez de los errores más comunes esperamos proporcionar un recurso que los investigadores puedan utilizar cuando revisen manuscritos o comenten preprints y artículos publicados. Estas directrices también pretenden ser útiles para los investigadores que planifican experimentos, analizan datos y escriben manuscritos.
Nuestra lista tiene su origen en el club de revistas del Laboratorio de Plasticidad de Londres, en el que se discuten artículos de revistas de neurociencia, psicología, clínica y bioingeniería. Además, ha sido validada por nuestras experiencias como lectores, revisores y editores. Aunque esta lista se ha inspirado en artículos relacionados con la neurociencia, los problemas relativamente sencillos que se describen aquí son relevantes para cualquier disciplina científica que utilice la estadística para evaluar los hallazgos. Para cada uno de los errores más comunes de nuestra lista, discutimos cómo puede surgir el error, explicamos cómo puede ser detectado por los autores y/o los árbitros, y ofrecemos una solución.