medigraphic.com
ENGLISH

Revista Cubana de Medicina Militar

ISSN 1561-3046 (Digital)
  • Mostrar índice
  • Números disponibles
  • Información
    • Información general        
    • Directorio
  • Publicar
    • Instrucciones para autores        
  • medigraphic.com
    • Inicio
    • Índice de revistas            
    • Registro / Acceso
  • Mi perfil

2021, Número 2

<< Anterior Siguiente >>

Rev Cub Med Mil 2021; 50 (2)


Un caso del factor Bayes en un estudio comparativo según género del miedo a la COVID-19 en Cuba

Ramos VCA
Texto completo Cómo citar este artículo

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 10
Paginas:
Archivo PDF: 134.08 Kb.


PALABRAS CLAVE

Sin palabras Clave

FRAGMENTO

Sr. Editor:

De acuerdo con un estudio cubano reciente, que compara las diferencias según género, del miedo a la COVID-19, a través de la prueba estadística t de Student de dos muestras, reporta mayor nivel de miedo a la COVID-19 en las mujeres. Este análisis comparativo es uno de los más utilizados en las ciencias médicas, basado en la prueba de significación de la hipótesis nula (NHST, siglas en inglés) “p < 0,05” (estadística frecuentista) que permite rechazar la hipótesis nula (no diferencia) y brinda mayor confianza de verosimilitud al investigador, a asumir la hipótesis alterna (diferencia) dado la muestra de estudio, que ha presentado algunos cuestionamientos.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Broche-Pérez Y, Fernández-Fleites Z, Jiménez-Puig E. Fernández-Castillo E, Rodríguez-Martin BC. Gender and Fear of COVID-19 in a Cuban Population Sample. Int J Ment Health Addict. 2020 [acceso: 08/27/2020];1-9. DOI: 10.1007/s11469-020-00343-8

  2. Kelter R. Bayesian alternatives to null hypothesis significance testing in biomedical research: a non-technical introduction to Bayesian inference with JASP. BMC Med Res Methodol. 2020 [acceso: 08/27/2020]; 20:1-12.

  3. Marsmamn M, Wagenmakers EJ. Bayesian benefits with JASP. Eur. J. Dev. Psychol. 2017 [acceso: 08/27/2020];14(5):545-55. Disponible en: Disponible en: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17405629.2016.1259614

  4. Ly A, Raj A, Etz A, Gronau QF, Wagenmakers EJ. Bayesian reanalyses from summary statistics: a guide for academic consumers. Adv Meth Pract Psychol Sci. 2018 [acceso: 08/27/2020];1(3):367-74. Disponible en: Disponible en: https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2515245918779348

  5. Jeffreys H. Theory of probability. Oxford: Oxford University Press; 1961.

  6. Ahorsu DK, Lin CY, Imani V, Saffari M, Griffiths MD, Pakpour AH. The Fear of COVID-19 Scale: Development and Initial Validation. Int J Ment Health Addict. 2020 [acceso: 08/27/2020];1-9. DOI: 10.1007/s11469-020-00270-8

  7. Kelter R. Bayesian and frequentist testing for differences between two groups with parametric and nonparametric two‐sample tests. WIREs Comput. Stat. 2020 [acceso: 08/27/2020];e15235:393-419. DOI: 10.1002/wics.1523

  8. Ramos-Vera CA. Replicación bayesiana: cuán probable es la hipótesis nula e hipótesis alterna. Educ Med. 2020 [acceso: 08/27/2020] En prensa. DOI: 10.1016/j.edumed.2020.09.014

  9. Brydges CR. Effect Size Guidelines, Sample Size Calculations, and Statistical Power in Gerontology. Innov Aging. 2019; [acceso: 08/27/2020];3(4):igz036 DOI:10.1093/geroni/igz036

  10. Ramos-Vera CA. The Bayes Factor, a Suitable Complement beyond Values of p < 0.05 in Nursing Research and Education. Invest. Educ. Enferm. 2021 [acceso: 03/07/2021];39(1):e14. DOI: 10.17533/udea.iee.v39n1e14




2020     |     www.medigraphic.com

Mi perfil

C?MO CITAR (Vancouver)

Rev Cub Med Mil . 2021;50

ARTíCULOS SIMILARES

CARGANDO ...