🚫No seleccionar la prueba de hipótesis o el modelo de regresión correcto para tu objetivo🎃
¿Cuáles son las hipótesis? ¿Cómo son las muestras? ¿Qué tipo de prueba/modelo elegir? ¿Una cola o dos colas? ¿Qué hacer si mis datos no cumplen los supuestos? BOOO!! 👻
🚫No distinguir la significación estadística de la significación práctica🤦🏻♀️p-valor nos dice la dirección y tamaño del efecto la magnitud
Que exista una diferencia no significa que sea grande
Muestras muy grandes detectan diferencias muy pequeñas. Big Data da MIEDO! #HorrorStats
🚫Decir "se comprueba la hipótesis nula H0" o "H0 es cierta"
👉Así como la falta de evidencia no demuestra que el acusado es inocente, un resultado no estadísticamente significativo (e.g. p>.05) no demuestra que H0 sea verdadera. Solo “no hay suficiente evidencia"💀 #HorrorStats
🚫Decir "el p-valor es la probabilidad de que H0 sea cierta"
😱Las hipótesis son o no son. p-valor mide la fuerza de la evidencia contra H0. A menor p-valor, mayor evidencia contra H0 a largo plazo🧙
🚫No informar el p-valor exacto ni los resultados completos de la prueba de hipótesis.
😱p-valor depende de:
📌tamaño de efecto (ES), ES grandes son más fáciles de detectar.
📌tamaño de muestra (N). muestras grandes dan pruebas más sensibles
📌Diseño de estudio...
👉Utilizar un grupo de estudio no representativo🚫
Ej: Una encuesta dice que “el 41% de los clientes de banca minorista utilizaría la banca móvil si estuviera disponible”, pero solo se encuestó a personas con dispositivos móviles😝 maximaformacion.es/blog-dat/30-re… #HorrorStats#Halloween
🤌Seleccionar un estadístico de centralidad inadecuado: ¿la media, la mediana o la moda?🤦🏻♀️
Ej: "Un hombre se ahogó en un charco de agua cuya profundidad promedio era de 1 pulgada".