Cual es la moda en estadistica

¿Cuáles son los diferentes tipos de estadísticas de análisis de tendencias?

Chandler, R. & Scott, M. 2011. Statistical Methods for Trend Detection and Analysis in the Environmental Sciences. John Wiley & Sons.

Shea, Dennis, & National Center for Atmospheric Research Staff Eds. Última modificación: 05 de septiembre de 2014. «La guía de datos climáticos: Análisis de tendencias». Recuperado el 20 de mayo de 2018.

El análisis de tendencias trata de predecir una tendencia, como una racha del mercado alcista, y seguir esa tendencia hasta que los datos sugieran un cambio de tendencia, como un mercado alcista a bajista. El análisis de tendencias es útil porque moverse con las tendencias, y no en contra de ellas, llevará a un inversor a obtener beneficios. Se basa en la idea de que lo que ha ocurrido en el pasado da a los operadores una idea de lo que ocurrirá en el futuro.

Hay tres tipos principales de tendencias: a corto, medio y largo plazo. Hay muchas definiciones de «tendencia», pero ninguna se aplica a las diferencias que ya han resultado no significativas en una prueba estadística. Sin embargo, parece haber muchos ejemplos en la literatura sobre anestesia del uso de la tendencia para describir diferencias que los autores han encontrado «casi» pero no del todo significativas estadísticamente, por ejemplo, P=0,06.

La implicación parece ser que hay un subconjunto de valores P no significativos que sugieren, apoyan o representan una tendencia, al ser «casi significativos». En este editorial explicamos que describir las diferencias no significativas como una tendencia es un error, y argumentamos que no es un error trivial ni meramente semántico. También informamos de una auditoría que sugiere que esta forma de error no es infrecuente en la literatura de anestesia y puede estar aumentando su frecuencia.

El sustantivo tendencia se define como una «dirección general en la que algo se desarrolla o cambia» o una «moda» en el Diccionario Oxford,1 y como «una dirección general de cambio», «una manera de comportarse o proceder», «algo que se desarrolla y se hace más común», «una tendencia» o «algo que es actualmente popular o está de moda», en el diccionario Miriam-Webster. 2 Sin embargo, hasta donde sabemos, ningún diccionario ni ninguna otra fuente autorizada define tendencia como «una diferencia que es casi, pero no del todo, estadísticamente significativa». Lo más habitual es que el término «tendencia» se utilice como término general tanto en la literatura científica como en la no científica para describir los cambios aparentes según las definiciones del diccionario.

Por otra parte, existen pruebas estadísticas formales cuando se requiere estimar la probabilidad de que los cambios observados en una tendencia aparente, por ejemplo, en una serie temporal, representen verdaderas diferencias y no hallazgos fortuitos.

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3-7 Entre ellas se encuentran la prueba de χ2 para la tendencia lineal, la prueba de Cochran-Armitage y la prueba de tendencia de Mann-Kendall, por nombrar sólo algunas.. 3-7 Aplicar el término tendencia a las diferencias casi significativas demuestra un malentendido del significado de los valores P. Un valor P describe la probabilidad de obtener el resultado observado o uno más extremo dado que la hipótesis nula es verdadera. 8,9 Si la probabilidad es inferior a un valor α preestablecido, error de tipo I aceptable fijado por los autores, se rechaza la hipótesis nula.

Normalmente este valor es 0,05, pero podría ser 0,01 o 0,1 u otro valor determinado por los autores. El resultado de una prueba inferencial es el rechazo de la hipótesis nula o el no rechazo de la hipótesis nula. No hay ningún otro resultado.

En particular, no hay una categoría «casi rechazada» cuando los valores P se aproximan pero son ligeramente superiores al α preestablecido. Insinuar que hay una categoría «casi rechazada» es un error estadístico evidente. A medida que se acumulan las pruebas, las conclusiones adquieren una base más sólida.

Un valor P podría imaginarse fácilmente siguiendo un curso similar, con valores «casi significativos» vistos como un fracaso en la detección de un efecto real debido a un tamaño de muestra insuficiente o, en lenguaje técnico, como errores de tipo II causados por una potencia insuficiente. La referencia a una «tendencia hacia la significación» expresa la opinión de que si el experimento hubiera reclutado a más personas, el valor P habría sido más significativo. Esta imagen aparentemente ordenada se contradice en situaciones en las que los valores P se controlan, por ejemplo, con fines de seguridad en ensayos aleatorios.

Allí encontramos que los valores P pueden fluctuar notablemente entre las inspecciones, mostrando cualitativamente tanto el gran componente aleatorio de un valor P como que una nueva prueba realizada con datos adicionales no proporcionará necesariamente resultados estadísticamente más fuertes. La tabla 1⇓ ofrece los resultados de varias combinaciones de valores P P1 y cantidad de datos adicionales previstos. Aunque la probabilidad de que la prueba sea menos significativa con la adición de más datos es siempre inferior al 50%, en muchas circunstancias es sustancial.

Por ejemplo, si nuestro P1 de dos caras de los datos originales es de 0,08, el tipo de valor marginal para el que a menudo están implícitas las «tendencias», deberíamos esperar que el aumento del tamaño de la muestra en un 10% lleve a que los resultados sean menos significativos P2>0,08 en un 39% de las ocasionesSi añadimos un 20% de datos adicionales, la situación sólo mejora marg