Equivocarse es de sabios

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Tukey (1953) desarrolló el concepto de tasa de error por familias como la probabilidad de cometer un error de tipo I entre un grupo específico, o «familia» de pruebas[1]. Ryan (1959) propuso el concepto relacionado de tasa de error por experimentos, que es la probabilidad de cometer un error de tipo I en un experimento dado[2].

Para resumir, la mejor manera de definir una familia es por la posible inferencia selectiva a la que se enfrenta: Una familia es el conjunto más pequeño de elementos de inferencia en un análisis, intercambiables en cuanto a su significado para el objetivo de la investigación, a partir del cual se podría realizar una selección de resultados para su actuación, presentación o puesta en evidencia (Yoav Benjamini)[cita requerida].

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Tukey (1953) desarrolló el concepto de tasa de error por familias como la probabilidad de cometer un error de tipo I entre un grupo específico, o «familia» de pruebas[1]. Ryan (1959) propuso el concepto relacionado de tasa de error por experimentos, que es la probabilidad de cometer un error de tipo I en un experimento dado[2].

Para resumir, la mejor manera de definir una familia es por la posible inferencia selectiva a la que se enfrenta: Una familia es el conjunto más pequeño de elementos de inferencia en un análisis, intercambiables en cuanto a su significado para el objetivo de la investigación, a partir del cual se podría realizar una selección de resultados para su actuación, presentación o puesta en evidencia (Yoav Benjamini)[cita requerida].

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Cuando se realiza una prueba estadística, uno de los riesgos iniciales que hay que tener en cuenta es el error de tipo I, también conocido como falso positivo. La tasa de error de tipo I se establece mediante el alfa nominal, suponiendo que se cumplen todas las condiciones subyacentes del estadístico. La inflación del error de tipo I a nivel de experimento se produce cuando se realizan múltiples pruebas en general para un solo experimento. Existe una tendencia creciente en las ciencias sociales y del comportamiento que utiliza diseños anidados. Se realizó un estudio de Monte Carlo utilizando un diseño de dos capas. Se utilizaron cinco distribuciones teóricas y cuatro conjuntos de datos reales tomados de Micceri (1989), cada uno con cinco tamaños de muestra diferentes y realizados con alfa nominal fijada en 0,05 y 0,01. Se realizaron tanto de forma incondicional como condicional. Todas las permutaciones se realizaron para 1.000.000 de repeticiones. Se descubrió que cuando se realiza de forma incondicional, la tasa de error de tipo I a nivel de experimento aumenta de alfa = 0,05 a 0,10 y de 0,01 a 0,02. Condicionalmente, es extremadamente improbable encontrar resultados para el factor, ya que requiere un nido estadísticamente significativo como precursor, lo que conduce a una potencia extremadamente reducida. Por lo tanto, hay que tener cuidado al interpretar los diseños anidados.

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Tukey (1953) desarrolló el concepto de tasa de error por familias como la probabilidad de cometer un error de tipo I entre un grupo específico, o «familia» de pruebas[1]. Ryan (1959) propuso el concepto relacionado de tasa de error por experimentos, que es la probabilidad de cometer un error de tipo I en un experimento dado[2].

Para resumir, la mejor manera de definir una familia es por la posible inferencia selectiva a la que se enfrenta: Una familia es el conjunto más pequeño de elementos de inferencia en un análisis, intercambiables en cuanto a su significado para el objetivo de la investigación, a partir del cual se podría realizar una selección de resultados para su actuación, presentación o puesta en evidencia (Yoav Benjamini)[cita requerida].