Ciencia sin seso… locura doble

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Ciencia sin seso… locura doble, una sección orientada a la metodologí­a de la ciencia presentada por el Dr. Manuel Molina

Una relación simple. Modelos de regresión simple

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La regresión es una técnica estadística que nos permite cuantificar la relación entre dos o más variables y también poder predecir los valores de una variable dependiente a partir de los valores de la variable independiente. Existen tres modelos principales de regresión simple: lineal, logística y de riesgos proporcionales o de Cox.

Ovejas negras. Valores extremos.

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Un valor extremo o anómalo puede alterar la estimación de los parámetros poblacionales o la realización de los contrastes de hipótesis. La mejor manera de evitar estos efectos es el uso de técnicas de estimación robustas, menos sensibles a la presencia de valores anómalos.

¿Por qué sobra uno? Estimando parámetros de la población

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A menudo tratamos de estimar los parámetros de una población a partir de los estadí­sticos obtenidos en una muestra. Así­, la media muestral es un buen estimador de la media poblacional. Sin embargo, no ocurre así­ con la desviación estándar muestral, cuyo modo de calcular debe modificarse ligeramente para que constituya un buen estimador de la desviación en la población.
Presentamos una nueva entrada de Ciencia sin seso… locura doble

Del triángulo a la tarta. Tipos de causas.

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Los tipos de causas posibles de una enfermedad pueden clasificarse como causas componentes (no causan por sí­ solas la enfermedad), causas necesarias (sin ellas la enfermedad no se produce) y causas suficientes (su sola presencia es garantí­a de la producción de la enfermedad). Os presentamos una nueva entrada de Ciencia sin seso…locura doble.

La liebre y la tortuga. La Hazard Ratio.

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Las variables de tiempo a suceso, también llamadas de supervivencia, tienen en cuenta el riesgo de presentar el suceso y la relación temporal hasta su producción. Por eso, para este tipo de variables tenemos que recurrir a indicadores como la hazard ratio, que tienen en cuenta tanto el riesgo de presentación como el aspecto temporal de la variable.