Biometria

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BIO 149-P BIOMETRIA II Clase 1. Introducción

INTRODUCCIÓN En este curso vamos a ver una parte de la estadística aplicada que tiene que ver con la estimación (de parámetros) estadísticos y principalmente con la prueba de hipótesis estadísticas. La idea de este curso es construir sobre las ideas básicas de probabilidades, distribución de probabilidades, intervalos de confianza y prueba dehipótesis que ustedes vieron en el curso introductorio BIO-242A. Este curso, BIO-149P, parte del supuesto que ustedes tienen una noción general de qué son y cómo se calculan probabilidades de eventos bajo distintas condiciones y que además entienden bien el concepto de incertidumbre en el proceso de investigación científica. Puesto que algunos de ustedes necesitarán recordar algunos de los conceptosgenerales de prueba de hipótesis, en las primeras dos clases repasaremos brevemente los conceptos más importantes. Es recomendable que cconsulten sus apuntes del curso BIO242A o un libro introductorio si este breve repaso no es suficiente para que se sientan seguros de que entienden bien estos conceptos. En el curso veremos muy por encima lo que es el cálculo de incertidumbre en la estimación deparámetros a través de intervalos de confianza, para concentrarnos en el diseño de experimentos y la prueba de hipótesis. La poca atención que prestaremos en este curso a la estimación de parámetros no es un reflejo de que esta parte de la estadística sea menos importante que la prueba de hipótesis, sino que solamente un compromiso de tiempo. No solamente estaremos retringidos en el ámbito de laestadística que abordaremos, sino que además nos concentraremos en una técnica de análisis en particular, denominada Análisis de Varianza. Así, dejaremos de lado muchas otras aproximaciones estadísticas a la prueba de hipótesis (e.j. técnicas de distribución libre, pruebas de randomización, aproximación Bayesiana a prueba de hipótesis, etc.). En mi experiencia, es más provechoso aprender bien una o unaspocas técnicas estadísticas que el tener un curso lleno de “recetas” que son memorizadas y luego aplicadas en forma dudosa y muchas veces incorrecta. Nuestra aproximación general corresponde a una gran rama de la estadística denominada “frecuentista”, la cual visualiza probabilidades de eventos como las frecuencias esperadas de ese evento particular, si el experimento o ejercicio pudiera repetirsede igual forma muchas (cientos, miles) veces. Aquí es solamente importante que entiendan que esta filosofía frecuentista no es la única manera de visualizar las probabilidades de eventos. Una rama importante de la estadística, aún más antigua que la estadística frecuentista, es la denominada estadística Bayesiana que se basa en el teorema de Bayes. La filosofía de la estadística B ayesainavisualiza probabilidades como el grado de confianza que nostros podemos tener en que ocurra un determinado evento. La diferencia pude parecer sutil para ustedes, pero es suficientemente distinta como para tratarla en cursos completamente distintos. De hecho, frecuentistas y bayesianos aparecen

frecuentemente en lados opuestos de un campo de batalla que por momentos ha perdido incluso el tradicionaldecoro academico. En la última clase del curso taratremos de presentarles una introducción a la aproximación Bayesiana y su potencial aplicación al problema de evaluación de impacto ambiental. El principal fundamento de este curso es que el desarrollo de experimentos comparativos exitosos necesita de objetivos de investigación claramente definidos, los que pueden ser resueltos a través de laelección apropiada de un diseño de tratamientos. El diseño experimental debe enmarcarse claramente en un diseño de investigación desarrollada por el o los investigadores y debe acomodar el diseño de tratamientos más eficiente en el contexto de las preguntas de esos investigadores, tanto desde el punto de vista estadístico como logístico. En el proceso científico los investigadores deben seguir un...
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