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Falsos positivos prueba estadística
Ep500: Petaneutrino; Escribas; Primeras Ciudades; Trilobites; Einstein Ring; Ganimedismo
21 de febrero de 20252 momentos
Con
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María Ribes explica cómo se corrigieron los falsos positivos en un estudio sobre escribas del Antiguo Egipto, utilizando la corrección de Holm von Ferroni.
…lo dicen mal porque dicen kai, dicen kai, es decir ji Porque la fonética evoluciona de otra manera, en fin, la prueba Puedo decir que siempre me ha hecho gracia porque ji cuadrado sería ji ji, ¿no? Ostras, esperad, que he venido preparada desde Alicante Yo la conozco, la prueba de 5 cuadrados es la prueba de Pearson y lo que te hace es que determina si existe una diferencia estadísticamente significativa entre la frecuencia esperada y la encontrada. Le aclaro a los oyentes del podcast que María ha dicho que venía preparada porque ha sacado una tarjeta amarilla. Ostras, la tarjeta amarilla la tengo abajo. Lo que tienes que recordar, María, es que cada vez que saques la tarjeta tienes que decir "tarjeta amarilla" para que se sepa, como hace Alberto. Amarillo, Amarilla, Sara, roja no, porque si no lo echamos y es el jefe, tía. Ok, la prueba de Eji cuadrado, de la que estáis hablando, para comparar proporciones o frecuencias observadas con las esperadas, para ver si realmente las diferencias son significativas. Y luego para corregir los falsos positivos han utilizado la corrección de Holm von Ferroni, porque a veces salen demasiados positivos. Entonces con esta prueba lo que hicieron fue: fijaos, había 68 rasgos óseos que mostraban diferencias significativas y después de aplicar esta corrección de Holm Bonferroni se redujeron a 40. Esta sí que no la conozco y me parece súper interesante. Tendré que mirarla porque, claro, una cosa que nosotros nos peleamos mucho con lo de buscar Planeta 9 es precisamente con que salen muchos falsos positivos que hay que descartar luego y no sé cómo una técnica estadística te puede ayudar con eso, la verdad, pero me parece, no sé, habrá que mirarlo. Nunca se sabe suficiente estadística. La idea básica de la corrección de Bonferroni es que si se usa mucho en medicina y sobre todo en análisis genómico, etcétera, si tú estás estudiando mil genes y pones como un criterio de significancia, pues yo que sé, que el valor P sea menor de 0.05, como tienes mil genes, es muy probable que una fluctuación estadística haga que alguno de ellos tenga una significancia mucho menor, un valor P mucho menor de 0.05 Porque son mil, 0 .05 es, si haces la inversa, 20, es uno entre 20, si tienes mil es muy probable que mucho fluctúe más que eso, entonces tú tienes que corregir tu valor P, tu umbral, dividirlo por el número, básicamente el número de muestras de variables que estás estudiando Si estudias mil variables, pones una significación de 0,05 dividido entre mil De tal manera que una significación equivalente a ese umbral de 0,05 entre 2, pues es equivalente a ese 0,010 a la menos 5, 5 por 10 a la menos 5 para mil muestras. Esto está relacionado con el famoso Look Elsewhere Effect, que tiene que ver con eso, ¿no? El…
Significado #1 · Palabras #2
Héctor Socas introduce técnicas estadísticas utilizadas en análisis osteoarqueológicos, mencionando específicamente la prueba de Mann-Whitney-U.
Habla: María RibesSignificado #12prueba mann-whitney-u grupos independientesanálisis osteoarqueológicos prueba estadísticadatos distribución normal técnica estadísticapoblación subyacente probabilidad muestrasprueba mann whitney u osteoarqueologíadesperfectos óseos escribas población generalfrecuencia osteoartritis partes cuerpoprueba chi cuadrado correlación estadística…la contabilidad de las empresas, de las compras, las ventas y lo que os quería decir. Las técnicas que han utilizado son técnicas estadísticas para comprobar los cambios óseos en los cuerpos de los escribas y en el grupo de control; y hay varias técnicas. Que yo he apuntado aquí porque no había oído hablar nunca de ellas; seguro que vosotros sí. La primera es la prueba de Mann-Whitney-U para comparar las diferencias entre dos grupos; y tengo que es una prueba no paramétrica para comparar dos grupos independientes cuando los datos no siguen una distribución normal. Pues tengo que decir que esa precisamente la usé hace poco, no la conocía pero hace poco la tuve que usar y es una técnica que te permite dar una cierta probabilidad de que dos muestras pertenezcan a la misma población subyacente o no, por ejemplo. Exacto. Eso es. Bueno, perdona, Sara; igual quiere comentar algo sobre eso. Sí, sí, es eso; son para probar que hay correlación, son estas pruebas. ¿Tienes varias? Pues aquí la usan para comparar eso: los desperfectos óseos entre el grupo de escribas y la frecuencia de osteoartritis en todas las partes. O sea, no solamente los desgastes, sino la osteoartritis, aparte del problema de la junta de las mandíbulas. Y como siempre, columna cervical, mandíbula y hombros. Luego está la prueba de chi cuadrado, que te alegra que te haga esa pregunta. Sí, esto es uno de esos... Chi cuadrado. Claro, el chi cuadrado famoso de toda la vida, que en física y matemáticas hablamos del chi cuadrado y a mí siempre me ha puesto nervioso eso porque es la letra griega que es la letra gi, lo llamamos chi porque la leemos en inglés y es como en…
María Ribes explica cómo se corrigieron los falsos positivos en un estudio sobre escribas del Antiguo Egipto, utilizando la corrección de Holm von Ferroni.
Habla: María RibesSignificado #1 · Palabras #2prueba de pearson diferencia significativafrecuencia esperada encontrada pearsontarjeta amarilla alberto podcastprueba eji cuadrado proporciones frecuenciascorrección holm von ferronirasgos óseos estudio escribasfalsos positivos prueba estadísticatécnica estadística planeta 9falsos positivos descartar planeta 9búsqueda planeta 9 hector socascorrección bonferroni análisis genómicofluctuación estadística valor p 0 05umbral significancia dividido número variables…lo dicen mal porque dicen kai, dicen kai, es decir ji Porque la fonética evoluciona de otra manera, en fin, la prueba Puedo decir que siempre me ha hecho gracia porque ji cuadrado sería ji ji, ¿no? Ostras, esperad, que he venido preparada desde Alicante Yo la conozco, la prueba de 5 cuadrados es la prueba de Pearson y lo que te hace es que determina si existe una diferencia estadísticamente significativa entre la frecuencia esperada y la encontrada. Le aclaro a los oyentes del podcast que María ha dicho que venía preparada porque ha sacado una tarjeta amarilla. Ostras, la tarjeta amarilla la tengo abajo. Lo que tienes que recordar, María, es que cada vez que saques la tarjeta tienes que decir "tarjeta amarilla" para que se sepa, como hace Alberto. Amarillo, Amarilla, Sara, roja no, porque si no lo echamos y es el jefe, tía. Ok, la prueba de Eji cuadrado, de la que estáis hablando, para comparar proporciones o frecuencias observadas con las esperadas, para ver si realmente las diferencias son significativas. Y luego para corregir los falsos positivos han utilizado la corrección de Holm von Ferroni, porque a veces salen demasiados positivos. Entonces con esta prueba lo que hicieron fue: fijaos, había 68 rasgos óseos que mostraban diferencias significativas y después de aplicar esta corrección de Holm Bonferroni se redujeron a 40. Esta sí que no la conozco y me parece súper interesante. Tendré que mirarla porque, claro, una cosa que nosotros nos peleamos mucho con lo de buscar Planeta 9 es precisamente con que salen muchos falsos positivos que hay que descartar luego y no sé cómo una técnica estadística te puede ayudar con eso, la verdad, pero me parece, no sé, habrá que mirarlo. Nunca se sabe suficiente estadística. La idea básica de la corrección de Bonferroni es que si se usa mucho en medicina y sobre todo en análisis genómico, etcétera, si tú estás estudiando mil genes y pones como un criterio de significancia, pues yo que sé, que el valor P sea menor de 0.05, como tienes mil genes, es muy probable que una fluctuación estadística haga que alguno de ellos tenga una significancia mucho menor, un valor P mucho menor de 0.05 Porque son mil, 0 .05 es, si haces la inversa, 20, es uno entre 20, si tienes mil es muy probable que mucho fluctúe más que eso, entonces tú tienes que corregir tu valor P, tu umbral, dividirlo por el número, básicamente el número de muestras de variables que estás estudiando Si estudias mil variables, pones una significación de 0,05 dividido entre mil De tal manera que una significación equivalente a ese umbral de 0,05 entre 2, pues es equivalente a ese 0,010 a la menos 5, 5 por 10 a la menos 5 para mil muestras. Esto está relacionado con el famoso Look Elsewhere Effect, que tiene que ver con eso, ¿no? El…