Fundamentos de inferencia estadística: ¿Qué significa el error aleatorio?

Este libro ofrece una descripción coherente de los aspectos fundamentales relacionados con la inferencia estadística y muestra cómo las estadísticas pueden ayudarnos a hacer inferencias inductivas sobre un contexto más amplio, basándose solo en un conjunto de datos limitado, como una muestra aleatoria extraída de una población más grande. Al relacionar esos conceptos básicos con el debate metodológico sobre los errores inferenciales asociados con los valores p y las pruebas de significación estadística, los lectores obtienen una comprensión clara de lo que presupone la inferencia estadística, y de lo que puede y no puede hacer. Para facilitar la intuición, las representaciones a lo largo del libro son lo menos técnicas posible.
La inspiración central detrás del texto proviene del debate científico sobre las buenas prácticas estadísticas y la crisis de replicación. Las llamadas a la reforma estadística incluyen una advertencia metodológica sin precedentes de la American Statistical Association en 2016, un número especial "Inferencia Estadística en el Siglo XXI: Un Mundo Más Allá de p The American Statistician en 2019, y un llamado ampliamente respaldado para "Retirar la significación estadística" en Nature en 2019.
El libro dilucida los fundamentos probabilísticos y el potencial de las inferencias basadas en muestras, incluyendo la generación de datos aleatorios, la estimación del tamaño del efecto y la evaluación de la incertidumbre de la estimación causada por el error aleatorio. Basándose en una comprensión exhaustiva de esos conceptos básicos, describe el concepto de valor p y el ritual de la prueba de significación de la hipótesis nula, y finalmente señala los errores inferenciales resultantes. Esto proporciona a los lectores la competencia para evitar rutinas estadísticas mal guiadas y malas interpretaciones de las cantidades estadísticas en el futuro.

Dirigido a lectores interesados en comprender el papel de la inferencia estadística, el libro proporciona una evaluación prudente del conocimiento que se puede obtener de un conjunto particular de datos, considerando la incertidumbre causada por el error aleatorio. Más concretamente, ofrece un recurso accesible para estudiantes de posgrado, así como para profesionales de la estadística que tengan un conocimiento básico de esta. Por último, pero no menos importante, está dirigido a científicos con un interés metodológico genuino en el debate de reforma antes mencionado.

Autor: Norbert Hirschauer, Sven Grüner, Oliver Mußhoff
Editorial: Springer
Publicado: 20/08/2022
Páginas: 132
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.48lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.32d
ISBN13: 9783030990909
ISBN10: 3030990907
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General

Sobre el autor

Norbert Hirschauer es Profesor de Gestión de Agronegocios en la Universidad Martin Luther Halle-Wittenberg, Alemania. Sus campos de investigación incluyen el análisis de riesgos en explotaciones agrícolas completas, la economía del crimen y el cumplimiento, la economía conductual y experimental, y la inferencia estadística. Desde 2015, ha dirigido un grupo de trabajo informal que incluye a los coautores del libro y se ocupa de los errores inferenciales y la crisis de replicación en las ciencias sociales.

Sven Grüner es PostDoc en el Grupo de Gestión de Agronegocios de la Universidad Martin Luther Halle-Wittenberg, Alemania. Su enfoque de investigación radica en la economía conductual y experimental. Dentro de este ámbito, le interesa la validez externa de los hallazgos de estudios conductuales. Ha sido miembro del grupo de trabajo sobre errores inferenciales y la crisis de replicación desde 2015.

Oliver Mußhoff es Profesor de Gestión Agrícola en la Universidad Georg-August de Gotinga, Alemania. Ha trabajado en una amplia gama de preguntas de investigación en el campo de la economía agrícola, incluyendo la modelización de decisiones empresariales, inversión y finanzas, gestión de riesgos, así como el análisis experimental del impacto de las medidas de política agrícola. Ha sido miembro del grupo de trabajo sobre errores inferenciales y la crisis de replicación desde 2015.