Intervalos de confianza

Que son los intervalos de confianza y los valores – p

Encontramos que los intervalos de confianza se calculan para medir los efectos del tratamiento y mostrar que tan probable es que los verdaderos efectos del tratamiento estén equivocados. Por otra parte, se entiende que el Valor P es calculado bajo hipótesis para evaluar si los resultados de la prueba clínica ocurrieron simplemente por casualidad y al azar,  esto asumiendo que no hay una diferencia real entre en nuevo tratamiento y el viejo, y por supuesto, que el estudio estuvo bien realizado. Para el valor p, aproximadamente uno de cada 20 hallazgos es falso según las convenciones que maneja, es decir, si el resultado de p es menor que 0.05 este pudo haber surgido por casualidad, en cambio si es p es menor que 0.01 es poco probable que el resultado haya surgido por casualidad.

En mi concepto es prefiere utilizar los intervalos de confianza a los valores – p porque nos indican el rango de posibilidades en cuanto al tamaño de los efectos que son compatibles con la información. Por otro lado los intervalos de confianza ayudan a la interpretación de la información de las pruebas clínicas. Adicional, el margen de error se debe evaluar antes que los intervalos de confianza puedan ser interpretados. Incluso, las muestras muy grandes y los intervalos de confianza muy estrechos pueden llevar al error si provienen de estudios sesgados.

Un análisis al que se puede llegar es que los intervalos de confianza no sólo permiten conocer la significación estadística de un resultado, sino que además permiten valorar la significación clínica, es decir, su importancia práctica. Además, estos intervalos no suponen la solución a cualquier incertidumbre que nos planteemos, tienen limitaciones inseparables a su propio origen matemático, que es idéntico al del valor p, pero sobre este se presentan importantes ventajas para interpretar un resultado de investigación y no son tan propensos como el valor p a llevarnos a errores conceptuales. La ventaja fundamental está en que facilitan la aproximación desde diferentes enfoques, en este caso, la importancia clínica del resultado obtenido, también a la semejanza entre dos intervenciones. Por otra parte, es posible utilizarlos como base para valorar la credibilidad de un ensayo clínico.

That are the intervals of confidence and the values - p

We think that the confidence intervals are calculated to measure the effects of the treatment and show probabilities that the real effects of the treatment has wrong. In otherwise, we understand that the P Value is calculated under hypothesis to evaluate results and find if  the clinical test happened accidentally or in a random way,  assuming that t we haven’t a royal difference between the new treatment and the old one and maybe  the study was done. For the p value, approximately one of every 20 findings is false according to the conventions that he handles; that is to say, if the result of p is minor that 0.05 this one could have arisen accidentally, in otherwise if p is minor that 0.01 it is slightly probable that the result has arisen accidentally.

In my concept p values is use to indicate the range of possibilities and show us the size of that effects and check out If that perform is compatible with the information. In otherwise the confidence intervals help to interpret the information of the clinical tests. Also the margin of mistake must evaluate before that the confidence intervals could be interpreted. Even, the very big samples and the very narrow intervals of confidence can lead the mistake if they come from slanted studies.

An analysis that we can get if is the confidence intervals not only allow to know the statistical significance of a result, but in addition they allow too a  clinical significance value , I mean like a practical importance. In addition, those intervals do not suppose the solution to any uncertainty thing, it has an inseparable limitations to his mathematical origin, which is identical to the p value , but  this one share important advantages to interpret a result of an investigation and not inclined as the p value to removing to conceptual mistakes. The Main advantage is in this helps to facilitate the approximation from different approaches, in this case, the clinical importance of our result, also to the similarity between two interventions. On the other hand, it is possible to use them as base to value the credibility of a clinical test.

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