Post on 05-Jan-2019
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Herramientas de Evaluación de Impacto e
Innovación Social
23 de abril – 14 de mayo 2014
Santiago, Chile
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Índice 1. Evaluando Emprendimientos Sociales
2. Tipos de Evaluación
3. Teoría de Cambio
4. Indicadores y Medición
5. Evidencia Rigurosa y Evaluación Aleatoria
6. Interpretación de Datos
7. Evaluaciones aleatorias: ¿Cómo se implementan?
8. Evaluación de Principio a Fin
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Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Objetivos
Saber leer y entender resultados de un artículo científico
Entender por qué siempre hay incertidumbre en las mediciones basadas en muestras
Comprender cómo la estadística nos ayuda a reducir la incertidumbre de nuestras mediciones.
Identificar cuándo se puede confiar en los resultados que nos da una medición.
4
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
1. Dos preguntas clave en la interpretación de datos.
2. La variabilidad muestral, un fenómeno predecible.
3. El valor P y el razonamiento estadístico.
4. Ejemplos.
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Esquema
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
1. Dos preguntas clave en la interpretación de datos
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Ejemplo de un artículo académico
Empowering women to obtain high quality care: evidence from an evaluation of Mexico’s
conditional cash transfer programme
Sarah L Barber y Paul J Gertler. 2008 Revista: Health Policy and Planning
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Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El programa Oportunidades
El 1997, México estableció el programa Oportunidades, que otorgaba transferencias monetarias a las madres.
Las transferencias están condicionadas a que de los hogares beneficiarios utilicen los servicios sanitarios y educativos.
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Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El programa Oportunidades En su componente de salud, los beneficiarios
deben asistir a consultas médicas regularmente y asistir a charlas sobre salud.
A las mujeres embarazadas se le requiere:
Asistir a 5 consultas médicas prenatales, destinadas a monitorear el embarazo y prevenir y detectar riesgos.
Asistir a charlas mensuales a cargo del personal de Oportunidades, en las que:
• Se explica el contenido que deberían tener las consultas prenatales.
• Se instruye acerca de salud reproductiva.
• Se promueve la proactividad a la hora de obtener la atención debida.
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Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Mecanismo
¿Cómo podría el programa de transferencias condicionadas afectar a la calidad del servicio sanitario obtenido?
Hipótesis: Si las charlas mensuales en las que se capacita a las mujeres embarazadas mejoran sus competencias para que sean consumidoras informadas y activas de servicios médicos, esto debería conducir a que las beneficiarias demanden servicios de mayor calidad.
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Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Medición Concepto a medir: Calidad de la atención médica
Definición operativa: Diferencia entre…
Los estándares nacionales acerca de los
procedimientos que deben aplicarse en una consulta
prenatal, y
Los procedimientos efectivamente recibidos por las
madres al asistir a las consultas prenatales.
Dimensiones:
Antecedentes y diagnósticos
Exámenes físicos
Prevención y seguimiento 12
Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Medición: Indicadores
Antecedentes y diagnósticos:
Exámenes físicos:
Prevención y seguimiento:
Se preguntó acerca de sangrado
Se preguntó acerca de flujo
Se extrajo una muestra de sangre
Se obtuvo una muestra de orina
Se comprobó la inmunización con toxoide tetánico
Se comprobaron los suplementos de hierro
Se aconsejó sobre lactancia
Se aconsejó sobre métodos de planificación familiar
Se anotaron las próximas citas
Se midió la presión arterial
Le pesó al paciente
Se midió la altura uterina
Se realizó examen pélvico 13
Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Dos preguntas clave:
1. La diferencia observada en los datos muestrales, ¿existe realmente?
Dado que mis datos proceden de una sola muestra, ¿cómo puedo estar seguro de que la diferencia observada entre ambos grupos existe también en la población en su conjunto?
2. La diferencia observada, ¿es el resultado de la intervención?
Suponiendo que la diferencia existe en la población general, ¿puedo interpretar esa diferencia como el efecto causal del programa?
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Dos preguntas
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
2. La variabilidad muestral, un fenómeno predecible
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Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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Suponga que extraemos una muestra aleatoria de hogares para estimar el número de horas que trabajan los chilenos.
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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Suponga que extraemos una muestra aleatoria de hogares para estimar el número de horas que trabajan los chilenos.
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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Suponga que extraemos una muestra aleatoria de hogares para estimar el número de horas que trabajan los chilenos.
6+12+8+9+9+5+10 = 8,42
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral Suponga que extraemos una muestra aleatoria
de hogares para estimar el número de horas que trabajan los chilenos.
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6+12+8+9+9+5+10 = 8,42
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8+10+9+9+8+9+12 = 9,28
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Del mismo modo, si tomamos el promedio de horas trabajadas por los hombres y lo comparamos con el de las mujeres…
…la diferencia cambiará de una muestra a otra.
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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6,2 - 9,6 = -3,4
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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6,2 - 9,6 = -3,4
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
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9 10
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6 8
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6,2 - 9,6 = -3,4
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8 9 12
9,0 - 7,6 = +1,4
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Distintas muestras extraídas de la misma población producen distintos resultados.
A este hecho básico se le llama variabilidad muestral: los valores calculados a partir de una muestra varían de una muestra a otra.
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Si sabemos que existe “variabilidad muestral” ¿Por qué confiaríamos en los resultados procedentes de una sola muestra?
Con muchas muestras, en vez de una sola, podríamos confiar más de en que observamos.
Respuesta: no nos hace falta obtener muchas muestras para saber qué sucederá. Nuestro conocimiento teórico nos permite “predecirlo”.
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
¿Qué nos dice la teoría?
Si se extraen sucesivas muestras
a partir de una misma población,
las medias muestrales se aproximarán
a una distribución normal (forma de campana).
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Veámoslo en la práctica…
Supongamos que la población que trabaja en un pueblo está formada por 2,000 personas.
Vamos a extraer una muestra tras otra y calcular cada vez la media de horas trabajadas.
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Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Extraemos una muestra de 20 personas:
Media 1 = 39,2
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Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Extraemos otra muestra de 20 personas:
Media 1 = 39,2 Media 2 = 43,4
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Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Extraemos otra muestra de 20 personas:
Media 1 = 39,2 Media 2 = 43,4 Media 3 = 35,5
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Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Extraemos otra muestra de 20 personas:
Media 1 = 39,2 Media 2 = 43,4 Media 3 = 35,5 Media 4 = 48,0
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Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
Ahora representamos gráficamente las medias
2 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
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Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
10 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
.
.
. x ̄10 = 33.2
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Ahora representamos gráficamente las medias
Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
100 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
.
.
. x ̄100 = 39.35
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Ahora representamos gráficamente las medias
Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
500 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
.
.
. x ̄500 = 46.75
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Ahora representamos gráficamente las medias
Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
1000 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
.
.
. x ̄1000 = 33.55
41
Ahora representamos gráficamente las medias
Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
10,000 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
.
.
. x ̄10000 = 45.95
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Ahora representamos gráficamente las medias
Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral La distribución de la media muestral
tienen forma de campana:
10,000 muestras de n=20:
x ̄1 = 39.2
x ̄2 = 43.45
.
.
. x ̄10000 = 45.95
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Frec
uen
cia
Horas efectivas trabajadas en la semana de referencia
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral La distribución de la diferencia entre las
medias muestrales de los beneficiarios y los no beneficiarios también tiene esta forma:
10,000 muestras de n=20:
x ̄m1 - x ̄h1 = -5,2
x ̄m2 - x ̄h2 = -8,9
.
.
. x ̄m10000 - x ̄h10000 = +1,4
-18 -12 -6 0 6 44
Frec
uen
cia
Diferencia en el número de horas trabajadas semanalmente por mujeres y hombres
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
-18 -12 -6 0 6 Diferencia en el número de horas trabajadas
semanalmente por mujeres y hombres
Variabilidad muestral
La forma de campana
representa probabilidades
A partir de esta campana, sé que
casi todas las muestras que
extraiga arrojarán diferencias
negativas (indicando que los
hombres trabajan más horas a la
semana)
En el centro de la campana está el
verdadero valor. La mayoría de
muestras arrojan resultados
cercanos.
Si sacáramos muchas muestras,
solo unas pocas arrojarían
resultados muy alejados del
verdadero valor 45
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Variabilidad muestral
46
Conclusión:
La variabilidad muestral es un fenómeno predecible: ¡tiene forma de campana!
Veamos ahora cómo este conocimiento nos sirve para alcanzar conclusiones acerca de si nos podemos fiar o no de los resultados que obtenemos a partir de una sola muestra.
Variabilidad muestral
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
A partir de esta campana,
puedo saber que casi todas
las muestras que extraiga
arrojarán diferencias
negativas (indicando que
los hombres trabajan más
horas a la semana).
Para hacer esto,
¡necesitamos conocer la
diferencia verdadera entre
los promedios! (-6)
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-18 -12 -6 0 6 Diferencia en el número de horas trabajadas
semanalmente por mujeres y hombres
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
Generalmente, no extraemos
10,000 muestras de una
población.
49
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
Generalmente, no extraemos
10,000 muestras de una
población.
Pero la teoría nos dice que si
extrajéramos 10,000 muestras
llegaríamos a esta forma de
campaña.
50
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
? ? ? ? ?
Generalmente, no extraemos
10,000 muestras de una
población.
Pero la teoría nos dice que si
extrajéramos 10,000 muestras
llegaríamos a esta forma de
campaña.
Sin embargo, no sabemos cual
es la diferencia verdadera entre
el promedio de horas trabajadas
por hombres y mujeres.
51
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
? ? ? ? ? -12 -6 0 6 12
El razonamiento estadístico
opera del siguiente modo:
1) Extraemos una muestra y
observamos que el promedio de
horas trabajadas por las mujeres
es 3 horas inferior que el de los
hombres (diferencia = -3).
2) Pese a lo observado,
tenemos que hacer un
supuesto: la diferencia real en el
promedio de horas trabajadas
por hombres y mujeres es cero. 52
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
? ? ? ? ? -12 -6 0 6 12
El razonamiento estadístico
opera del siguiente modo:
1) Extraemos una muestra y
observamos que el promedio de
horas trabajadas por las mujeres
es 3 horas inferior que el de los
hombres (diferencia = -3).
2) Pese a lo observado,
tenemos que hacer un
supuesto: la diferencia real en el
promedio de horas trabajadas
por hombres y mujeres es cero. 53
Esto es parecido a lo que sucede en un juicio: el acusado es inocente hasta
que se prueba lo contrario.
Aquí, asumimos que no hay diferencia en las horas trabajadas por hombres
y mujeres, y vemos si la evidencia muestral contradice este supuesto
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
-12 -6 0 6 12
2) Pese a lo observado, tenemos
que hacer un supuesto: la
diferencia real en el promedio de
horas trabajadas por hombres y
mujeres es cero.
3) Seguidamente hacemos el
siguiente razonamiento:
Si la diferencia real fuera cero,
¿cuál sería la probabilidad de
obtener una muestra aleatoria
que arrojara una diferencia de -3,
(la diferencia que observé en la
muestra aleatoria que extraje)?
-3
54
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
-12 -6 0 6 12
-3
4) Ahora examinamos la curva
normal y vemos si sería probable
o improbable obtener una
diferencia igual a -3 bajo el
supuesto de que la diferencia
verdadera es cero (no hay
diferencia en las horas trabajadas
por hombres y mujeres)
• Si en el gráfico se observa que
-3 está cerca de cero, la
probabilidad es alta.
• Si en el gráfico se observa que
-3 está lejos de cero, la
probabilidad es baja. 55
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
-12 -6 0 6 12
a) Si, bajo el supuesto de que el valor
real de la diferencia entre mujeres y
hombres es cero, la probabilidad de
obtener una diferencia de -3 es
alta…
Me puedo creer que la diferencia
real es cero.
b) Si, bajo el supuesto de que el valor
real de la diferencia entre ambos
grupos es cero, la probabilidad de
obtener una diferencia de -3 es
baja…
El supuesto de que la diferencia
es cero parece ser incorrecto.
-3
5) Finalmente, llegamos a una conclusión, a ó b:
56
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El razonamiento estadístico
-12 -6 0 6 12
-8
Ahora imaginemos que en vez de hallar una diferencia de -3,
la muestra extraída arroja una diferencia de -8:
a) Si, bajo el supuesto de que el valor
real de la diferencia entre mujeres y
hombres es cero, la probabilidad de
obtener una diferencia de -8 es
alta…
Me puedo creer que la diferencia
real es cero.
b) Si, bajo el supuesto de que el valor
real de la diferencia entre ambos
grupos es cero, la probabilidad de
obtener una diferencia de -8 es
baja…
El supuesto de que la diferencia
es cero parece ser incorrecto. 57
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El valor P
-12 -6 0 6 12 -12 -6 0 6 12
-3
-8
Extraigo una muestra aleatoria, y calculo la diferencia en el promedio
de horas trabajadas por hombres y mujeres.
Bajo el supuesto de que la diferencia real es cero, ¿cuál sería la
probabilidad de que mi muestra arroje un resultado igual que el
observado u otro aún más alejado de cero? Esa probabilidad es el
valor P.
58
Valor P
Valor P
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
¿Cuál de estos dos resultados sugiere que la diferencia observada existe en la población, y no solo en la muestra?
59
A. Media muestral igual a -3, y valor P grande
B. Media muestral igual a -8, y valor P pequeño
-12 -6 0 6 12 -12 -6 0 6 12
-3
-8
Valor P
Valor P
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El valor P
Resumiendo: concluimos que la diferencia existe en la
población cuando el valor P es pequeño (¡muy pequeño!).
-12 -6 0 6 12 -12 -6 0 6 12
-3
-8
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Valor P
Valor P
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El valor P
Regla: se dice que la diferencia existe en la población
cuando el valor P es igual o menor que 0,05 (5%).
En el lenguaje técnico, se dice que una diferencia es
estadísticamente significativa con un 95% de confianza
cuando el valor P es igual o menor a 0,05.
61
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El valor P
Volvamos ahora al artículo académico sobre el programa Oportunidades y la calidad de la atención médica
que reciben las mujeres embarazadas…
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Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
El valor P
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Diferencias estadísticamente significativas con un 95% de confianza (P<0.05)
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
64
***
* ***
***
***
**
***
***
*Diferencias estadísticamente significativas con un 90% de confianza (P<0.1) ** Diferencias estadísticamente significativas con un 95% de confianza (P<0.05) *** Diferencias estadísticamente significativas con un 99% de confianza (P<0.01) El valor P
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Dos preguntas clave:
1. La diferencia observada en los datos muestrales, ¿existe realmente?
Dado que mis datos son muestrales, ¿cómo puedo estar seguro de que la diferencia observada entre ambos grupos existe también en la población en su conjunto?
2. La diferencia observada, ¿es el resultado de la intervención?
Suponiendo que la diferencia existe en la población general, ¿puedo interpretar esa diferencia como el efecto causal del programa?
65
Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Dos preguntas clave:
1. La diferencia observada en los datos muestrales, ¿existe realmente?
Dado que mis datos son muestrales, ¿cómo puedo estar seguro de que la diferencia observada entre ambos grupos existe también en la población en su conjunto?
2. La diferencia observada, ¿es el resultado de la intervención?
Suponiendo que la diferencia existe en la población general, ¿puedo interpretar esa diferencia como el efecto causal del programa?
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Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
A destacar… Cuando obtenemos datos de una población a partir de
una muestra aleatoria, existe incertidumbre sobre si lo observado está cerca o lejos del valor verdadero.
La teoría estadística nos permite alcanzar conclusiones teniendo en cuenta dicha incertidumbre.
Para que esto sea posible, es necesario que la muestra sea aleatoria.
En los resultados de una investigación, el valor P nos ayuda a saber qué diferencias observadas en la muestra existen en la población de interés.
Para que una diferencia entre dos medias sea estadísticamente significativa, el valor P tiene que ser igual o inferior a 0.05 (ó 0.1)
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Valor P
Dos preguntas Variabilidad muestral Valor P Ejemplos
Programa Tikichuela
Programa piloto implementado en Paraguay.
Dirigido a desarrollar destrezas pre-matemáticas en niños en edad prescolar, para construir las bases para las matemáticas de primaria y secundaria.
256 escuelas: la intervención se asignó aleatoriamente a 131 escuelas; el resto de establecimientos formaron el grupo de control.
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Ejemplos
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Programa Tikichuela
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Impacto de Tikichuela: Diferencia entre el resultado del grupo de tratamiento y el grupo de control. El grupo de beneficiarios obtuvo un resultado 16 puntos mayor que el grupo de control. Expresado como porcentaje, el incremento fue del 9,2%.
Ejemplos
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Programa Tikichuela
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Diferencia = 1,9
Valor P = 0.06
Diferencia = 0,3
Valor P = 0.15
Diferencia estadísticamente significativa con un nivel de confianza del 90%
Ejemplos
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Programa de capacitación laboral
En 2002, el gobierno colombiano puso en marcha el programa Jóvenes en Acción, consistente en cursos gratuitos de formación técnica con un componente de asistencia a clases y otro de prácticas laborales
Los cursos se ofrecieron a jóvenes de 18 a 25 años de bajos ingresos que estuvieran desempleados.
Alcanzó a 80,000 personas en las siete ciudades más grandes del país. Tras acabar, se realizó una encuesta aleatoria a 2,000 personas, incluyendo participantes y no participantes.
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Programa de capacitación laboral
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Diferencia estadísticamente significativa.
Ejemplos
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Programa de información sobre becas
En Chile, se realizó un experimento consistente en mostrar un video a estudiantes de 12 y 13 años, dando información acerca de becas para educación superior.
Informar acerca de la existencia de estas becas y de sus requisitos podría incentivar un mayor esfuerzo por parte de los estudiantes.
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Programa de información sobre becas
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Programa de información sobre becas
En este programa hubo en realidad dos grupos de tratamiento (beneficiarios) y un grupo de control:
A. Grupo “Estudiante”: el video fue mostrado a los niños en la sala de clases.
B. Grupo “Familia”: los estudiantes recibieron una copia del video en DVD y se les pidió que lo vieran en casa con sus padres.
Grupo de comparación: no recibieron información.
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Programa de información sobre becas
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1. Nota promedio al final del curso “grade 8” (octavo básico) en el grupo de control. 2. Diferencia en puntaje promedio entre el grupo de tratamiento y el grupo de control. 3. Tasa de matrícula en preuniversitario en el grupo de control, expresado en tanto por 1. ¡Multiplícalo por 100 para expresarlo en tanto por cien! 4. Diferencia en la tasa de matrícula entre el grupo de tratamiento y el grupo de control. Multiplícala por cien para que la diferencia quede expresada en puntos porcentuales.
1
2
3
4
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Programa de información sobre becas
El grupo de control obtuvo un puntaje medio de 53.69 al final de “Grade 8”; los participantes de la intervención A tenían notas 0.61 puntos más bajas, pero esta diferencia no es estadísticamente significativa.
En el grupo de control, el 60% de los estudiantes se matriculó en preparatoria; esta tasa fue 6.1 puntos porcentuales mayor en el grupo de participantes de la intervención A, pero esta diferencia no es estadísticamente significativa.
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Programa de información sobre becas
El grupo de control obtuvo un puntaje medio de 53.69 al final de “Grade 8”; los participantes de la intervención B tenían notas entre 0.145 y 0.308 puntos más altas, pero esta diferencia no es estadísticamente significativa.
En el grupo de control, el 60% de los estudiantes se matriculó en preparatoria; esta tasa fue entre 6.4 y 13.2 puntos porcentuales mayor en el grupo de participantes de la intervención B, y esta diferencia es estadísticamente significativa.
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