Pues hola, buenos días, bienvenidos a.
Bueno, este es el último sí cabio Kofi del año 2000 veintitres,
no del curso,
porque evidentemente seguiremos durante todo el 2024,
con nuestros seminarios del departamento de Psicología
que son mensuales, ya sabéis, y bueno,
no puedo estar más contenta,
hoy además estoy presentándolo y estoy muy contenta
porque, bueno, estos seminarios nacieron un poco con la idea
de que fueran interdisciplinares y acercar a todos los departamentos
y a todas las áreas de la psicología al departamento de Psicología
y viceversa y bueno,
pues mis compañeros en este caso,
Antonio Prieto, que es un convenio de nuestro departamento
de Psicología, de Psicología Básica.
Uno aceptó la invitación
y estoy encantada de que si fuera y bueno,
pues va a acercarnos una visión un poco diferente para para tratar
los datos que puedan surgir de las ciencias en general,
de la neurociencia, en particular.
Porque como estamos aquí en el departamento de Psicología,
supongo que la habrá adaptado un poco a esa línea,
Antonio viento es profesor en el Departamento de Psicología Básica,
como he dicho ya en uno de aquí de la facultad,
y es lo que llamamos un producto UNED,
porque hizo la carrera de Psicología en la UNED,
el Máster de investigación de la UNED y es doctorado por la UNED,
y sé bueno, pues ahora es profesor de la UNED,
con lo cual no creo que sea posible conocer mejor la UNED,
como el y aparte, pues es uno de los profesores
con más actividad en todos los niveles de la facultad,
tanto a nivel docente como a nivel investigador,
así que, pues es que no tengo mucho más
que decir que muchísimas gracias por aceptar la invitación y seguro,
pues que disfrutamos un montón y tracción.
Un montón de preguntas, tanto aquí como a los que estáis en casa.
Gracias a todos.
Pues muchísimas.
Gracias, Nuria.
Muchas gracias por la presentación,
Muchas gracias por por invitarme tanto a ti
como a todo el equipo de canal.
A mí para mí es una alegría el mero hecho de que mis propios compañeros,
pues sean los que crean que puedo aportar algo.
Tengo algo que decir en esta charlas,
así que eso es un gran honor, una gran alegría.
Así que muchísimas gracias a todo,
muchísimas gracias a los que estáis aquí muchísimas gracias también
a los que están viéndolo desde desde.
Creo que la plataforma clandestina vuelve,
así que nada no me voy a entretener mucho,
que luego tenemos que hacer y empezamos
directamente con con la charla donde un segundo,
que comparto la pantalla, perfecto, creo que esto está todo bien.
Vamos a ver si puedo a perfecto.
Bueno, lo primero es hablar un poco de por qué surge,
porque surge esta charla o porque este tema,
porque el tema de lo que hemos llamado microscopio,
valenciano y y esta charla nos surge de yo mismo
sea un experto en análisis vallis, ya no hay nada parecido,
ya no me dedico a la estadística ni soy de la rama de metodología,
pero si surgen de una situación muy concreta,
que es un proyecto de investigación que tenemos en bueno
va dos de los dos paredes de este proyecto están.
Aquí se han tenido dos pasadas y perro,
un montoro en el que qué trabajamos sobre conciencia visual
y dentro de la conciencia visual.
Hay un problema acuciante y es la manera en que determinamos,
y el procesamiento de un estímulo es consciente o inconsciente
o se procesa de manera consciente,
o hay experiencia consciente de ella o no lo hay;
a partir de ese problema surge la necesidad de tener herramientas
que nos permitan determinar hasta qué punto los estímulos
son procesados, de manera consciente o inconsciente,
lo que normalmente da lugar a una situación,
y es que para asegurar el no procesamiento,
consciente de una estímulo necesitamos saber si hay evidencia
sobre nuestra hipótesis, nula, sobre la ausencia de un efecto,
y eso a su vez da lugar a ciertos problemas
con la estadística convencional, y es a partir de ahí de donde surge.
Nuestro interés por el análisis
Valls llano por la aproximación Valls han a la manera
en que en que inferimos que recogemos conocimiento
ingerimos leyes generales o inferimos efectos
a través de los datos de los datos empíricos,
y entonces, esa perspectiva desde la, desde la que quiera enfocar
esta charla desde la perspectiva de alguien, un grupo que veo en esto
una nueva manera o una manera interesante,
en la que podemos acercarnos a la interpretación de los datos,
con algunas ventajas que son en las que me voy a centrar
y que puede ser útil también para disciplinas o áreas anexas,
como por ejemplo, la psicopatología cualquier neurociencia
en la que puedan darse los problemas que vamos a ver a continuación
y lo primero para ver si funciona esto,
sino a ver cómo funciona la hay lo primero.
Esto explicarme un poco cuáles van a ser
los puntos principales de esta charla
iba a ser bastante simple, solamente tres puntos diferentes
para poder comprender en qué consiste el análisis valls llano,
la aproximación Valensiana, mejor dicho,
tenemos que hablar un poco de lo que hemos utilizado los psicólogos
y otras ciencias afines a lo largo de nuestra historia,
que es básicamente lo que hemos dado denominado pruebas de significación
de la hipótesis de nula,
o la estadística frecuentísima que también se ha dado
en llamar en muchos situaciones.
Una vez que estamos lo que estamos haciendo realmente,
cuando interpretamos los datos a través del contraste
de hipótesis clásico vamos a hablar de.
Es lo que aporta respecto a este análisis,
clase clásico.
Esa aproximación a través del análisis
Valls han o de la probabilidad Valls llana que se está poniendo de moda
ya veremos, porque en los últimos años,
durante las últimas décadas, seguramente en los últimos 10,
12 años es en la época en la que la que más ha tenido
una especie de furor debido a algunas situaciones
que vamos a ver y por último lo vamos a aplicar
después de una serie de ejemplos.
En el que, como bien decía Nuria
también incluiré alguno que tiene algo que ver con la psicobiológica
en particular por lo menos para que pueda haber una idea
de cómo aplicar esto a diferentes áreas,
porque realmente es algo transversal,
puede aplicarse a cualquier situación
en la que tengamos que hacer un contraste de hipótesis
o estimar un número de parámetros en un modelo,
pero lo aplicaré al caso específico, en el que nosotros hemos trabajado y
que nos ha hecho introducirnos en este mundo
por lo menos algunos de nosotros es el caso
del procesamiento subliminal,
como se ha explicado un poco al principio,
y lo primero es como siempre, pues hablar de lo que hacemos,
y en la psicología y en otras ciencias sociales
en gran parte de las ciencias hay un valor, una especie de mantra,
un un símbolo que se repite con asiduidad,
es casi omnipresente.
Qué es esto de la menor que cero puntos
de los 5,
seguramente todos hayáis oído.
Hablar de menor que de 0,
punto cero a cinco es algo que está presente en todas las revistas
del del Psicología.
Si os ponéis a buscar, si alguna tenéis portátil aquí
o lo tenéis en casa y os ponéis a buscar
en google académico, cualquier artículo,
ponéis cualquier palabra sobre psicología
y le dais a un artículo al azar.
Así me podría jugar con vosotros.
Mucho dinero a que vais a encontrar al menos.
Una p es lo que hemos estado acostumbrados a utilizar
y es lo que sostiene.
Gran parte de la evidencia que hemos encontrado,
tanto en Psicología como Neurociencias durante décadas,
ha sido el sostén de nuestros hallazgos científicos.
Esto no quiere decir que sea lo único no quiere decir
que ahora no se hagan otras cosas, seguramente si alguno;
venid, la metodología sabréis que diferentes aproximaciones.
Pero sí quiero decir que ha sido utilizado y sobre utilizado,
y sobre todo ha sido utilizado por varias razones.
Primero, por su comodidad es una manera muy sencilla
de tomar decisiones que nos permiten aceptar o rechazar,
pues los efectos de nuestros datos o lo nuestras,
hipótesis de partida.
Además tenemos una solución que es muy simple
para aliviar con algo que es inherente a nuestros datos.
3, la incertidumbre.
Cuando nosotros investigamos, tenemos una ventana a la realidad
y esa ventana, las realidades pequeña y normalmente de esa ventana
la realidad ni siquiera tiene el cristal transparentes.
Un poquito borrosas
y cuando utilizamos la nos permite
o creemos que nos permite tomar decisiones dicotómicas
aceptó una hipótesis, rechazo una hipótesis.
Acepto que hay un efecto rechazo, que hay un efecto.
Además todo el mundo utiliza ese lenguaje
y, como es un lenguaje común, podemos utilizarlos todos,
para entendernos.
En nuestro área de conocimiento se ha convertido prácticamente
en un ritual, ese ritual,
en el que nosotros llegamos al altar de la estadística.
Frecuentísima, ofrecemos nuestros dones,
ofrecemos nuestra nuestro sacrificio y los dioses de la estadística
pues nos dan un veredicto sobre lo que nosotros tenemos
o sobre lo que nosotros podemos esperar de nuestros datos.
Lo que ocurre es que este edificio estadístico
pues está empezando a en él cierto signos
de decaimiento sí cierto signos, mejor dicho,
de agotamiento y es uno de los factores que está
detrás de eso que se ha dado en llamar la crisis
de la replicación en Psicología.
Seguramente todos hayáis sobrevivido, hablar de esto,
algo que surge, surge bastante antes.
Pero se hace muy famoso,
se hace muy popular a través de este proyecto de ensayos
colaborar y son que se le dio el título de estima,
ídem de reproducible, iti obstáculo radical,
Salles y que resumen muy bien este gráfico
que tenéis aquí algunos seguramente sonará a la vista otras veces
es un gráfico muy sencillo, que pone en contraposición
o compara dos cosas, los efectos, los tamaños, defectos o originales
encontrados en los estudios de diversas áreas,
de la Psicología contra los efectos o los tamaños defecto,
mejor dicho, encontrados.
En las intentos en los intentos de replicación
que se llevaron más adelante,
una ciencia que replica todos sus efectos.
Un área que replica,
todos sus efectos debería tener todas esas bolitas,
sean del color que sean.
Deberían ser verdes.
Por cierto,
sobre la diagonal que veis ahí marcada con una línea
como podéis ver en este gráfico casi todos los puntitos
están por debajo de esa línea,
lo que quiere decir que gran cantidad de los estudios de replicación
que se han hecho los tamaños de efecto encontrados
han sido menores que los encontrados originalmente
con otro problema añadido.
Como nos hemos basado tanto en la p,
por eso también nos daréis cuenta que esas bolitas rojas
que hay ahí son las que nos dicen el número de estudios
que encontraron resultados significativos en su estudio original
y que dejaron de encontrarlos cuando intentaron replicar.
Esto ha sido un problema, y este problema dio lugar
o hizo aparecer un debate muy intenso sobre debíamos hacer,
con la evidencia que encontraba con, con los datos,
y cómo analizábamos los datos, cómo interpretar la evidencia.
De hecho, un artículo bastante interesante
recomiendo que lo leáis porque tiene,
tiene utilizan un ejemplo muy interesante
sobre cómo la mala interpretación o el mal uso
de la estadística frecuentísima puede dar lugar a resultados,
pues casi no solamente imposible, sino totalmente absurdo
este artículo de Simons y sus colaboradores, nada,
ni al si monosexo tomada enésimo es el de la ceguera
y no atencionales usted estos otros.
Fuimos realizar un experimento tratando de con datos reales,
con con sujetos en el que demostraron
que las personas que escuchan la canción buena,
insiste y for de los vítores son un año
o rejuvenecen, mejor dicho un año y medio.
No digo que se sientan más jóvenes, digo que rejuvenecen un año
y medio, no vamos a tener demasiado.
Le voy al artículo del muy interesante.
De hecho, hacen los dos estudios.
Si se sienten más jóvenes y si rejuvenecen realmente,
de hecho lo que hacen es hacerles escuchar la canción
y pasan antes en el que tienen que indicar simplemente su edad
y la edad de sus padres como co, variable y bueno hacen esas dos cosas
y a través de diferentes mecanismos estadísticos de uso común,
llegan a obtener una pella igual a 0, con 4,
que todos daríamos como significativa.
Sobre el efecto de que, bueno, pues efectivamente rejuvenecen
las personas, rejuvenecen de manera real
cuando escuchan esta canción es decir cambia su edad verdadera
rejuvenecen efectivamente lógicamente el efecto es absurdo
y deriva de algunas de las prácticas que tenéis anotadas aquí
en esta tabla.
Podéis ver una serie de prácticas comunes en la ciencia psicológica,
en las diferentes áreas de la psicología,
y el riesgo se asume de un falso positivo
cuando se utilizan cada una de ellas o cuando se utilizan todas.
En conjunto es como cuando combinamos situaciones
como tener dos variables.
Dependientes, como añadir observaciones a las que ya tenemos,
como añadir o hacer, han cuevas controlando para diferentes variables
que seguramente no estaban pensadas al inicio del experimento,
o quitar alguna de las condiciones experimentales.
Podemos aumentar hasta un 60 por 100
el riesgo de obtener falsos positivos.
Primero, saber o para saber por qué ocurre esto,
lo primero es saber qué estamos haciendo.
Cuando hacemos estadística frecuenta insta
y lo que hacemos es algo bastante sencillo.
Vemos una serie de datos y asumimos una distribución
para la hipótesis nula para la ausencia de efectos.
Si los datos que encontramos son muy raros
o extremadamente improbables bajo esa distribución
o bajo ese supuesto de la hipótesis, nula,
pues asumimos que esa hipótesis nula es falsa.
Realmente podemos hacer algo más cual si alguna vez habéis hecho
un análisis de potencia ya sabéis que ahora se piden muchísimo,
pues asumimos que vamos a encontrar un tamaño del efecto
y veremos si potencia
o que capacidad de detectar un un, un efecto positivo.
Tendríamos, si asumimos ese tamaño de efecto,
pero aquí falta algo y hay un salto,
un salto muy grande.
Muchas veces no nos damos cuenta de que hacemos
cuando nosotros rechazamos la hipótesis, nula o, mejor dicho,
porque lo supieran, rechazamos la hipótesis nula.
Lo que venimos a decir
es que sería muy raro encontrar resultados que sean menos extremos,
como los que hemos encontrado.
Si la hipótesis nula fuese cierta.
Cuando decimos eso a veces estamos haciendo normalmente
otra diferencia.
La hipótesis nula es falsa.
Nuestra hipótesis alternativa será verdadera
o podremos aceptar nuestra hipótesis alternativa.
Eso es un salto diferencial que no está justificado de ninguna manera,
porque el hecho de que el datos
no puedan ser explicados por la ausencia de efecto
no quiere decir que lo que tú para oponerse acierto
o que sea más fácilmente explicable, a través de lo que tú proponen,
de ocho en la mayoría de nuestros experimentos,
ni siquiera detallamos,
como en nuestra hipótesis alternativa.
No le damos forma, no le damos forma lo que nosotros esperamos.
Si no le damos forma lo que nosotros esperamos.
No podemos evaluar hasta qué punto los datos
apoyan nuestra hipótesis solo si son extremadamente raros.
Respecto a otra hipótesis
y sobre una distribución que, por cierto, es imaginaria,
sobre datos que realmente nunca hemos tomar,
cuáles son los problemas principales de esta aproximación?
Lo primero es bastante obvio,
muy poco informativa cuando nuestra pez mayor,
que 0, punto 0, 5, cuando no tenemos un resultado significativo.
Qué es lo que ocurre?
Hay efecto, pero falta potencia
o directamente no tenemos ningún efecto,
no hay manera ninguna de saberlo y maneras de aproximarse a ello,
pero en mi manera de salvar de manera segura
si lo que tenemos es una falta de efectos,
es decir, una ausencia de evidencia o tenemos
un efecto o tenemos evidencia de la ausencia de ese efecto,
mejor dicho fijarnos en este, está en este gráfico,
en esa tabla está sacada del artículo que tenéis aquí
de creéis es el principal lector
llamado vanme, que es el que más ha trabajado
en este tipo de análisis vallis llano,
uno de los que más, junto con Rubén moral y otros de diferentes grupos,
os fijáis en ello, porque claros tenemos una simulación de datos,
básicamente se cogen un montón de números número 2000 números
y se sacan muestras de ellos.
Los números están manipulados para que haya
o dos grupos de números, mejor dicho,
para que la diferencia entre las medidas de esos números
sea cero o sean diferentes cantidades,
es decir, que haya diferentes tamaño del efecto,
diferentes diferencias entre medias.
Vamos a fijarnos en el caso específico.
Tenemos a la izquierda cuando los datos
simulados están hechos para que no haya diferencias reales.
Aquí hay una cosa muy interesante.
La primera la podéis ver, el número de falsos positivos,
el número de veces, que es da significativo.
Cuando asumimos un nivel de confianza del 95 por 100,
es decir, de cada vez cada vez que realizamos,
por ejemplo, una prueba de tenemos un cinco por 100 de probabilidades,
de tener un falso positivo,
pero lo que me interesa más es lo que hay a la derecha,
es decir, las veces que te desacierta no las veces falla.
Como podéis ver bajo el eje equis tenéis la apee que ha salido
en cada una de esas simulaciones se supone
que si tuviésemos una mayor evidencia de la ausencia del efecto,
esa pez debería ser cada vez mayor acercarse, más aún o no.
Si se acerca, si una p cada vez menor es más significativo,
pues la app, cada vez menor,
debería ser bueno.
Esto no es así; el aumento o el aumento de un apee
no significa que haya mayor evidencia de la ausencia del efecto hecho.
Como podéis ver, no hay diferencias significativas,
incluso cuando aumentamos el tamaño muestran siguen saliendo
un rango homogéneo de.
Pero es que no nos informan sobre lo probable o poco probable,
que es que haya un efecto real.
Es verdad que podemos hacer análisis de potencia
y ver cuál es el riesgo que corremos realmente,
pero al final es un parche que ponemos por el hecho
de no haber tenido en cuenta otras cuestiones,
como por ejemplo la probabilidad de nuestra hipótesis alternativa,
que veremos más adelante.
Además tampoco es muy esclarecedora cuando tenemos un efecto
significativo, vale, puede rechazar la hipótesis, nula,
pero significa eso que los datos apoyan mi hipótesis alternativa?
Pues no, de nuevo esto es un salto diferencial
que está totalmente injustificado y la mejor manera de verlo.
Yo creo que es con un ejemplo,
un ejemplo que quizás algunos ya conozcáis el caso de salir claro,
podéis encontrar en la web que tenéis allí abajo un montón de ejemplos
sobre lo que se denomina la falacia del fiscal,
la manera en que, aunque no está relacionado directamente
con la psicología,
por lo menos con la psicología básica, la manera
en que se han utilizado ciertos datos de manera no lógica o incongruente
desde el punto de vista lógico para llegar
a determinadas conclusiones, fijar o salir clar su casa.
Real.
Vale?
Pasó dos años en la cárcel,
tuvo un hijo y murió a los 11 meses de vida;
las causas o los médicos informaron de que había muerto
por el síndrome de muerte súbita del lactante.
Es relativamente común,
se quedó embarazada de nuevo al año siguiente
y su hijo.
Su segundo hijo murió de nuevo a las ocho semanas
por el mismo síndrome.
La cuestión es que esta señora estaba sola en casa, las dos veces
que ocurrió esto, así que el fiscal empezó a hacer conjeturas
y su conjetura dio lugar a una probabilidad.
No nos interesa tanto la probabilidad específica,
pero lo que ha venido a decir los fiscales, que es muy improbable,
muy muy improbable.
Que dos niños moran de esa causa,
de hecho la probabilidad estimada es de una,
una entre 854.000 trescientas ocasiones,
es decir, una entre 854.300.
La probabilidad de que dos niños de la misma persona muera
bajo esta premisa.
Los datos eran muy poco aprobables bajo la hipótesis,
nula la hipótesis nulas que había muerto de síndrome
de la muerte súbita del lactante.
Si rechazábamos hc, pero nos queda nuestra hipótesis alternativa,
no.
Cuál es la hipótesis alternativa?
El asesinato es la hipótesis alternativa del fiscal,
es decir, el fiscal infirió,
que, como los datos eran muy raros,
bajo la, la hipótesis nula de muerte súbita
pues tenía que haberlos asesinado.
No había ninguna prueba más, no había ninguna otra prueba.
Se condenó a esta persona solamente por por una cuestión
de probabilidad.
La cuestión es que el fiscal, por supuesto, estaba equivocado.
De hecho,
esto dice intervenir al a la Royal estadísticas social
y de Inglaterra.
Informaron dos años después.
Revisando el caso de que las conclusiones del fiscal
eran incorrectos, porque lo importante no es probable
que haya dos muertes por muerte súbita,
lo importante es la probabilidad.
Probabilidad relativa
de que dos personas mueran de muerte súbita
o de que una madre asesina sus dos hijos,
cuando empiezas a contar lo probable que es la hipótesis alternativa,
te das cuenta que la probabilidad de asesinato de un hijo es de 30,
entre 650.000, la probabilidad de que una madre comentado
o el homicidio una entre 1.000,
luego la probabilidad de que esa madre hubiese matado
a sus dos hijos era aproximadamente de una entre 21.000.000 pico.
Esa era la probabilidad real, mucho más improbable
que la anterior.
Por supuesto, fue.
Fue absuelta tras dos años en la cárcel,
y ahí ya se perdió el resto puede entrar en el caso concreto.
Lo tenéis en esta página web.
Es bastante interesante.
Hay bastantes, bastantes casos diferentes
en los que se dan estas situaciones de incongruencia,
lógica o de inconsistencia lógica en las deliberaciones
de este tipo de juicios.
Por último, el último problema del último gran problema
es que no está nuestra contrasta.
La hipótesis desde el punto de vista
frecuenta está no está basado en datos reales
y pongo reales entre comillas,
porque evidentemente utilizamos datos reales
para rechazar la hipótesis nunha, pero han toda la hipótesis, nula,
o su distribución, como nuestra hipótesis alternativas,
si es que la tenemos, o cuando la intuimos una vez
tenemos los datos, están basadas en ciertas idealizaciones.
De hecho, en datos que nunca hemos obtenido esa distribución
de tamaño del efecto, de la hipótesis nula
que tenéis arriba es una idealización pensando
que es una curva normal que se dan ciertas situaciones,
pero nunca hemos obtenido esos datos.
Lo mismo ocurre cuando calculamos un tamaño de efecto
o cuando calculamos la potencia.
Lo hacemos sobre inferencia sobre lo que serían datos
o datos que no son reales.
Esto llevó a una serie de autores
a publicar en cenando hace cuatro años,
en una de las revistas más importantes
sobre estadística estadísticos.
Por supuesto a publicar un especial,
y su de mucho éxito, tuvo con 43 publicaciones diferentes
que se llamaba mooving tu abuelo 1.000.000.000 menor
o pin les dan.
Si yo coincido fail como pez menor que punto.
Que cero puntos, 0.
5, llegaban a dos conclusiones.
Fijaros lo he puesto entrecomillado porque esto no son desde un
de un texto que he modificado
para que quede pues más sensacionalista son Bule,
que realmente ponen como frases separadas y vienen
a concluir que no se debe concluir nada significativo nada relevante
sobre el mundo real o sobre cuestiones científicas
basados en la estabilidad.
La significación estadística o en su ausencia lo dicen ellos,
no lo digo yo, yo no creo que la cosa sea tan exagerada, vale,
pero lo dicen y lo dicen claramente en una buena.
En la revista más importante sobre Estadística,
y aún más en otro apartado y al final,
como conclusión de su, de su bueno, de la editorial,
porque esto pertenece al al editorial,
que da paso al resto de artículos, habla sobre la palabra,
está sobre la frase estadísticamente, significativo
y básicamente concluyen de manera literal
no lo digas y no lo use con estos quiero ilustrar
el problema que ha dado lugar a alternativas,
a esa aportación o a ese enfoque frecuente,
y que hemos utilizado hasta ahora.
El hecho de que cuando estamos haciendo
contrastes de hipótesis estamos dejando de lado muchos datos
o estamos sacando conclusiones en muchas ocasiones
que no podemos tomar o que no es adecuado llegar a ellas
de acuerdo a nuestros datos que nos aporta.
La solución Valls -llana o la aportación Vallés,
y Ana, que por cierto no es nueva,
tiene más años que la todos más años que la que la hipótesis
o que la la.
El enfoque frecuente,
insta pero sí que ha surgido debido a estas situaciones
en los últimos años como una posible alternativa,
entre otras muchas vales.
No es la única alternativa, hay muchas alternativas,
pero es una alternativa sencilla, sencilla.
Ahora que tenemos ordenadores potentes
y que une bajo un mismo marco diferentes capacidades
o diferentes formas de hacer análisis estadísticos,
que nos dan información muy interesante,
lo primero y más importante es que nuestra solución malthusiana o
la solución vaya Asiana,
cuantifica la plausibilidad relativa, es decir cómo de probables
son las hipótesis entre sí o como de por más probables
una hipótesis respecto a imaginar, o la situación de abajo.
Tenemos una hipótesis,
ninguna que el efecto es malo imaginar,
y tenemos una hipótesis alternativa.
Que tenemos un efecto positivo, sea lo que sea,
da igual imaginar en cada en vuestro ámbito lo que queráis.
Cuando hacemos esas hipótesis
o cuando determinamos o especificamos esas hipótesis,
van asociadas a si, por ejemplo, queremos hacer una prueba bueno,
asociados a determinados valores de nuestra hipótesis nula,
pues seguramente como medimos concierto, error,
pues estoy asociado a valores de,
hacia un lado y hacia otro positivos y negativos,
pero centrados en 0.
Sin embargo, la hipótesis alternativa que,
bueno, en nuestro caso es un efecto positivo,
pues seguramente de lugar a valores de que estén sesgados
hacia el lado positivo del del espectro.
Cuando nosotros hacemos estadísticas frecuente
y está nos quedamos aquí nuestros datos
dan lugar a una prueba, tenemos una prueba de con un valor
valor dte como es el valor de tener muy poco probable
bajo la hipótesis, nula, pues rechazamos la hipótesis, nula.
En la estadística Valls han a añadimos algo más,
porque cogemos ese valor de y lo comparamos
con lo que esperamos de nuestra hipótesis alternativa,
y es el ratio entre las probabilidades
asociadas a ambos, lo que nos da lo que hemos denominado
lo que se denomina comúnmente del valles factor,
es decir, el número de veces o como de más probables.
Una hipótesis sobre la otra,
algo que es muy fácil de interpretar,
porque el valle factor simplemente nos dice cómo de probable
es una hipótesis.
Respecto a la hipótesis contraria.
Aquí tienes una escala que se ha utilizado normalmente
que se ha hecho bastante famosa para interpretar los resultados,
pero que yo recomiendo que no empleáis,
porque al final lo único que consigue es categorizarlo,
que no debe ser categorizado
estos una escala continua que nos habla
de la probabilidad relativa de dos hipótesis.
Es verdad que al final los los revisores y muchas situaciones
nos encontraremos obligados a inscribirnos
alguna de estas categorías, pero la interpretación del valle,
factor es totalmente clara y sencilla.
Nos habla directamente de la probabilidad relativa.
No necesitamos establecer puntos de corte
siempre enmendarnos ha hablado de cómo de sorprendidos estaríamos
si la una de las hipótesis ocurriera,
si una hipótesis alternativa explicar los datos 100 veces mejor
que la nula,
quiere decir que si la hipótesis anuladas fuese cierta
nos sorprenderíamos muchísimo.
Luego vamos a ver algún gráfico que puede esclarecer
es una especie de dichas de probabilidad.
Bueno, aquí te dice el mismo gráfico de antes,
pero con la estadística Valls,
una vez como ahora tenemos tres Estados,
un estado en el que se apoya nuestra hipótesis nula
un estado en el que se apoya, nuestra hipótesis alternativa
y un estado en el que hay ausencia de evidencia,
cuando ninguna de las dos hipótesis es más probable de otra.
Aquí sí podéis ver cómo aplicando este tipo de estadística,
cuando aumentamos el tamaño muestral en las situaciones
en las que no hay efecto, que es la que se marcado aquí con con esta,
con este recuadro, hito a aumentar el tamaño mostrado,
hacia aumentar el número de veces o nos va dando cada vez más evidencia
sobre la ausencia del efecto.
Es decir, en este caso, si tenemos un número que nos da información
sobre lo que está ocurriendo, sobre si lo que ocurre
es que tenemos un efecto o no tenemos un efecto,
cuanto mayor se está tamaño mostrar, por supuesto, más información
nos dan, porque ahora veremos que esta tipo de inferencias dependen
directamente de cómo cambiamos nuestros expectativas.
Cuando obtenemos datos vamos a explicarlo,
porque la mejor manera de menos para mí
que yo he aprendido también haciendo nuestra mejor manera de entender
a qué nos referimos con esto es realizar algún ejemplo,
porque al final la aportación mayoría no es nada más que contar.
Contar probabilidades.
Hay un libro que recomiendo, por cierto,
por lo menos sus dos primeros capítulos están en abierto,
lo podéis encontrar en Internet que se llama Statistical,
recién King, que tiene muchos ejemplos muy interesantes
para quien se inicia en todo esto y para entender qué es lo que hay.
Detrás de la estadística maltusiana,
imaginaros que tenemos un mapa del mundo
como imaginar, que esto es un mundo real
y que queremos averiguar qué proporción de agua y en el mundo
y no tenemos ninguna idea, y solo podemos hacer una cosa.
Lanzar piedrecitas males sobre el sobre el mundo,
lancemos un montoncito de piedras, y la lanzamos,
si suena clon el que ha caído en tierra.
Si suena poemas perdonaba por las onomatopeyas,
que no están muy conseguidas es que ha caído en agua.
Vamos a tomar nuestros datos, cogemos nueve muestras
y nuestros muestras tienen esta forma agua tierra
o a bueno llamáis no más o menos esto es lo que hemos obtenido
desde un punto de vista sí bueno descriptivo por el que o batalla
yo creo que bastante agua aquí no vamos a analizarlo,
y como en todo análisis tenemos que hacer ciertas asunciones.
Lo primero es que no sabemos qué proporción de agua,
y lo segundo es que si no sabemos qué agua hay,
pero sabemos que hay una proporción de agua,
pues la proporción de agua será y lo que queda,
pues será proporción de tierra no porque sólo hay agua y tierras,
suponemos que no hay nada más,
y además que cada lanzamiento de piedrecitas
es totalmente independiente del anterior,
o sea que cuando lanzamos una piedra eso no afecta a la probabilidad
de caer en cualquier sitio de la siguiente piedra.
El problema es muy sencillo.
Hemos que utilizar nuestros datos, nuestra evidencia,
para decidir entre diferentes posibilidades,
entre las diferentes proporciones posibles de agua,
cada proporción de agua, pues era más o menos probable,
según los datos obtenidos.
Pero claro, nosotros tenemos que empezar con una idea,
nuestra hipótesis sobre sobre lo que va a ocurrir una idea a priori,
de como de probables, cada proporción,
y hemos dicho antes que no tenemos idea ninguna,
no sabemos así que tendremos que reflejar eso en nuestras aprioris
sobre el análisis y cada vez que obtengamos datos,
pues iremos, actualizando nuestra evidencia.
Lo primero, tenemos que indicar cuál es nuestro conocimiento previo
de qué hipótesis partimos, es nuestro lo que se denomina,
en este caso, prior el prior.
Esa línea discontinua que tenéis ahí
es que va desde cero a uno porque la proporción de agua
puede ir de cero a 1.
Como no tenemos ni idea de cuánta agua va a haber,
pues es uniforme.
Todas las probabilidades tienen la misma,
todas las ciudades tienen la misma probabilidad.
Por supuesto, esto son probabilidades,
así que lo que hay debajo de la función
tiene que sumar.
Uno siempre se quiere decir que la que en este caso
nuestra probabilidad funcionaría como una bola de plastilina,
tenemos una bola de plastilina, tiene una forma.
Si nosotros la estrujarnos, por algún lado,
se ensancharan unas partes y se cogerán otras,
pero el volumen total del tamaño total
es siempre el mismo.
Ya tenemos nuestro, a priori, primer dato,
agua actualizamos nuestras predicciones.
Es decir, una vez que obtenemos datos,
las probabilidades ya no son las mismas,
de hecho podéis ver aquí que si obtenemos agua,
la probabilidad de que no haya agua pasada automáticamente
a ser cero va aumentando cada proporción de agua,
va aumentando por y hasta llegar al máximo de probabilidad
por el hecho de que solo tenemos un dato que es agua agua.
Esto es lo que se llama una distribución a posteriori,
es decir,
nuestros datos han actualizado lo que queremos sobre el mundo.
Si seguimos obteniendo datos y aquí lo tenéis,
veréis que cada dato que obtenemos va actualizando esas probabilidades
y, además cada dato utiliza como información a priori
lo que ya tenemos de antes.
Veis, vamos utilizando los datos para actualizar nuestras predicciones
en el segundo dato.
En la segunda situación, el a priori,
es el la distribución a posteriori que habíamos obtenido antes,
como ahora cae tierra,
o hemos obtenido tierras que ha ocurrido,
que se han vuelto a modificar las probabilidades,
donde está el máximo.
Ahora, en cero 5.
Tenemos un dato de agua de otra de tierra,
pues lo normal es que el máximo hasta cinco
hay dos que han caído hacer tanto que todo sea agua,
como que todo sea tierra, si vayáis avanzando.
Veréis cómo van cambiando nuestras predicciones.
Respecto a las originales, en función de los datos obtenidos,
hasta llegar a una estimación
de la proporción de agua que será tanto mejor,
es decir, más estrecha y con menos posibles valores,
cuanto mayor cantidad de datos, tengamos además si os fijáis entre,
o la diferencia que hay entre la última de las distribuciones
de línea continua y la primera de línea discontinua
veréis que la proporción 0, es decir,
imaginaros que esto fuese un contrato hipótesis y contrastaremos
que la proporción es 0,
como ha disminuido esa diferencia entre la probabilidad asociada al 0.
Al final y al principio es el factor,
ni más ni menos.
Aquí es el ejemplo, es un poco ridículo,
porque en cuanto tenemos una medida de agua
ya descartamos la probabilidad 0,
pero para que os hagáis una idea en otras situaciones nuestros,
ese sería el varios factores.
Eso sería la diferencia o la probabilidad,
y todo esto se resume en esta serie de obras,
de chorizo de de fórmulas que son en el fondo,
muy fáciles de interpretar o cómo obtenemos evidencia
o cómo cambiamos nuestra evidencia.
Bueno, pues la la probabilidad a posteriori.
Es decir, una vez visto los datos de que una hipótesis sea cierta
o una hipótesis, más probable que otra es igual
a las probabilidades que había a priori por un factor
de actualización, y ese factor de actualización
no es nada más que multiplicar por la probabilidad de los datos,
dada una de las dos hipótesis o por la probabilidad de los datos
promediada por de un dato concreto, pro promediada,
por la probabilidad de todos los datos,
no es muy importante entender completamente esto,
sino entender lo que significa cómo tenemos unas unas hipótesis
a priori o un conocimiento a priori,
y lo actualizamos según vamos recibiendo datos
para cambiar nuestras creencias, lo la diferencia con la aproximación
frecuenta vistas que normalmente la aproximación frecuenta insta.
Las hipótesis o fijas son fijas y los datos se mueven en este caso.
Tanto las hipótesis como los datos se mueven,
no son fijas.
Damos un ejemplo, un poco más neuro, un poco más cercano a la psicología
y en particular a la psicología básico, biología, imaginaros,
que queremos investigar el papel del corte figurado anterior,
en lo que se denomina contagia emocional,
yo no soy muy experto en esto,
vosotros se muchos de los que estáis aquí sabréis muchísimo más,
así que si digo alguna barbaridad me lo decís.
Básicamente, lo que tenemos en esta situación son dos grupos.
Un grupo de ratitos que observan cómo a otro congénere
dan un chispazo ya sabéis que cuando le dan un chispazo
una gratuita las relativas,
suele paralizarse qué ocurre con los que observan,
se contagia esa paralización y cómo afecta,
o está relacionado el corte estimulado anterior.
Con esa paralización tenemos un grupo,
control, que es una herramienta recibiendo un chispazo,
pero no está observando a nadie.
Se supone que recortar ningún lado no está,
no afecta al nivel de paralización o al nivel de miedo.
Si no solamente al miedo observado tenemos una sustancia
que desactiva el cortes figurado anterior,
muchísimo que es el componente activos,
si no recuerdo mal, de la manita buscar ya puede
ser no sé segundo sabe, y bueno, lo estuve viviendo y creo
que es que es uno de los de los principios activos,
o de los componentes neuro-activos, no vamos a hacer algo muy sencillo,
vamos a comparar el nivel de paralización de las ratas,
las observar aún congéneres, recibir una descarga
o, tras recibir ellas mismas una descarga en dos condiciones
una vez se la inyectada del cerebro en el córtex vinculado muchísimo,
y una vez se le ha inyectado una solución salina.
Fijaros, vamos con alguno de los datos aquí
o bajo?
Tenéis en ese gráfico tan chulo que los dos grupos?
El grupo azules,
el grupo, perdón, el grupo de observación,
es decir las gratuitas, que observan a otro congéneres el grupo amarillo,
es el grupo controle filas rápidas que reciben el chispazo
vamos con el grupo control.
Tenemos dos condiciones.
Unas en las que se las han inventado una solución salina,
y otra, en las que les año se les han llegado.
El muchísimo hacemos el análisis y, fijaros.
Tenemos los datos a la izquierda, partimos de unas hipótesis,
a priori tenemos una situación en la que creemos, primero,
que el efecto del muchísimo y va a ser positivo,
es decir, va a inducir paralización.
Por eso veis que esa esa línea discontinua está cortada en el 0,
porque solo esperamos valores positivos.
Esto es nuestra expectativa a priori.
Aquí introducimos nuestro conocimiento.
Lo que nosotros sabemos sobre los efectos
analizamos los datos
y nos da una distribución a posteriori, que es esa línea azul
que tenéis a la izquierda.
Tenemos en este caso
pues lo que tenemos es fijarnos muy bien,
las probabilidades de que el efecto sea 0.
Las obtener nuestros datos han aumentado meses, se punto gris
arribado sobre la línea azul.
Han aumentado.
Respecto a lo que esperábamos a priori,
qué quiere decir esto?
Pues que es bastante probable.
O tenemos cierta evidencia
de que no haya efecto del muchísimo sobre la paralización propias,
es decir, sobre el efecto de miedo.
Cuando nos están observando un congenial,
vamos a irnos al lado de la derecha en el lado de la derecha.
De nuevo tenemos la misma hipótesis; a priori,
cuando inyectemos Muslim Moll, tendremos un efecto positivo,
es decir, una mayor paralización.
Este caso nuestro caso son ratitos que observan
a sus congéneres actualizamos, con nuestros datos,
ves que las el gráfico azul,
sí que hay diferencias o parece que hay ciertas diferencias
entre un grupo y otro lo que nos dicen
nuestros datos es que el tamaño defecto que nos indican
que más probado de esos datos está entre,
como vemos aquí entre unidos, pero fijaros,
sobre todo en que pasaron nuestra hipótesis,
nula el tamaño de efecto 0.
Veis cómo, tras utilizar los datos,
tras analizar los datos, tras actualizar nuestras hipótesis,
la probabilidad asociada a el efecto 0,
es decir a la hipótesis, nula ha disminuido mucho
respecto a lo que esperábamos al principio de nuevo
es en nuestro mayor factor el hecho de que nuestra hipótesis nula
en esta condición es, como veis en el la parte derecha de la pantalla,
nuestro PDF nuestro varios factor nos indica que la pro,
la hipótesis alternativas.
Es decir, que el mus primo reduce la cantidad de paralización;
en ratas, que están observando otras ratas,
como ha recibido una descarga eléctrica explica mucho,
explica 162 veces mejor los resultados,
la hipótesis de que no tiene ningún tipo de efecto.
Además aquí podéis ver cómo la acumulando datos
nos va diciendo cuánta evidencia vamos acumulando.
Esto es otra de las cosas que, como habéis visto antes,
en el ejemplo del agua podemos ir haciendo.
En el el análisis valenciano podemos ir acumulando datos
de diferentes rápidas y, viendo cómo cada uno de los datos
nos va dando mayor o menor evidencia,
en un sentido u otro es a la izquierda.
Tenemos que, según vamos acumulando evidencia,
según vamos obteniendo datos,
se va acumulando evidencia a favor de la hipótesis, nula.
Sin embargo, en la parte de la derecha tenemos una situación
en la que se va acumulando evidencia a favor de la hipótesis,
antes y pasamos con el último ejemplo.
De qué es algo más complejo?
Porque hemos introducido un análisis, algo más elaborado
que lo que hemos visto hasta ahora,
que básicamente son pruebas de lo bueno que tiene la hipótesis,
o, mejor dicho, la hipótesis, la aproximación maltusiana
es que está muy bien con la complejidad,
es decir, si somos capaces
de pasar cualquier tipo de problema, una cuestión de probabilidad,
podemos analizar diferencias entre cualquier cosa,
prácticamente ya sean parámetros, ya sean modelos o ya sean tamaños
explico un poco, no sé cómo voy de tiempo,
va la cosa más o menos el explico un poco
en qué consistía este experimento,
que fue o menos mi bautismo en el análisis llano;
una experimento que hemos llevado a cabo dentro del proyecto,
los presentaré a los participantes.
Pero aquí tenéis, como he dicho antes,
los dos peajes han tenido, José Pedro robó un montoro
y que, junto con otros compañeros, Pablo Gómez y Miquel Jiménez,
hemos llevado a cabo y se ha publicado recientemente
algo que empezó como una especie de bueno de experimento para replicar
o para intentar falsear un ciertos efectos
que se habían encontrado
y que se convirtió en algo mucho más grande.
Que terminó siendo lo que finalmente fue cuatro experimentos diferentes
en los que utilizábamos una nueva o por lo menos novedosa.
Metodología para analizar el procesamiento inconsciente.
La pregunta de va ser a muy sencilla.
Por tanto, integrarse los elementos locales
en una forma global en ausencia de consciencia
ya sabéis que esto tiene que ver con los procesos de organización
perceptiva básicamente o tenemos elementos inconexos,
una serie de procesos perceptivos nos permiten organizar esos elementos
en objetos cohesionados.
La pregunta clave es.
Pueden realizarse ese o puede realizarse ese proceso en ausencia
de conciencia?
Pues eso es lo que pretendíamos investigar, utilizando como siempre,
estímulos parecidos a los que utilizaban en su momento
y que tenéis en la pantalla para hacer esto.
Normalmente se utiliza un tipo de paradigma.
Os voy a ahorrar gran parte de los detalles
del de los diferentes experimentos,
porque el estudio era mucho más grande,
incluía mucho más condiciones, pero nos vamos a centrar
en lo que nos interesa para entender el tipo de análisis que realizamos
y las aportaciones que nos daba el análisis vallis.
Normalmente este tipo de trabajos se basan en lo que se llama
el paradigma de la disociación disociación lógicamente.
Entre dos medidas.
Por un lado, una medida de rendimiento.
En nuestro caso, de para imperceptible.
La idea es muy sencilla.
Si se puede procesar de manera subliminal un estímulo,
construido mediante esta regla de agrupamiento perceptivo,
es decir, se puede proveer profesarla si se forma la la forma global
o el objeto global en ausencia de confluencia.
Podemos pensar que ese estímulo, procesados,
profesados de manera inconsciente, tendrá un efecto sobre otro estímulo
que aparece después una tarea de paradigma
de toda la vida, solo que en este caso
el paraíso está enmascarado si la forma es congruente, es decir,
si la forma del paraíso y la forma del objeto al que tenemos
que responder es congruentes, se acelerará la respuesta.
Si es incongruente,
se y se hará más dificultosa, se dificultará.
La respuesta está en nuestra medida de rendimiento.
Así vemos si tenemos un efecto Redime.
Enmascarado tarea de paradigma
-inti calculamos los tiempos de reacción y la diferencia de tiempo
de reacción entre la condición congruente e incongruente.
Esto está muy bien, pero además tenemos
que hacer otra cosa, que es medir la conciencia.
Esto ya es otro problema.
Aparte no voy a meter en ese embrollo hablo muy bien,
le ayudó hace hace un tiempo, no se suelen los psico Bioko,
quiso fue.
Suele.
Fueron los propios y Bobbio profits, no sabe si era la de la facultad
a la charla de la facultad.
Probablemente no repasar esa charla no nos vamos a meterme por entonces
no acabaríamos.
Tenemos una medida de consciencia básicamente en qué punto,
hasta qué punto las personas, los participantes han sido capaces
de procesar ese estímulo de manera consciente
o han tenido sensación conscientes de ese estímulo,
y lo podemos hacer de diferentes maneras.
Lo podemos hacer de manera objetiva, con una tarea de discriminación.
Le pedimos a las personas que nos identifiquen ese estímulo,
que lo discriminen, si es un cuadrado o 1,
un o un Rambo.
Su nivel de acierto nos dirá si lo han percibido consiguientemente
o no por encima del azar, querrá decir que en alguna medida
lo han percibido.
Si están en niveles de azar, pues no lo han percibido.
Eso es una medida objetiva.
Pero también lo podemos hacer de manera subjetiva,
con una escala que en este caso se denomina más
una escala de visibilidad.
En este caso solamente le pedimos a la gente que nos diga.
El grado de visibilidad que ha tenido el estímulo
para para ellos un unos significarían,
han visto nada un cuatro lo han visto perfectamente,
los dos estados intermedios, el dos antes de significarían,
pues que han sido capaces de ver algo algunas características.
De nuevo no me voy a detener en ello porque nos meteríamos
en otro debate distinto.
Cuál es el problema de medir la conciencia,
pues que tenemos muchas maneras de medirla
y que algunas implican medir la conciencia en cada ensayo,
pero vamos a pasar de esto porque de nuevo
nos meteríamos en una situación muy complicada para terminar a tiempo
y otras implican medir la coincidencia en un bloque diferente,
es decir, hacemos una tarea de predominio
y luego en un bloque diferente le preguntamos a la gente
con las mismas condiciones,
pero le preguntamos si han visto el objeto que en teoría
estaba enmascarado y que por lo tanto no podía haberse además para evitar
todavía más complicaciones.
No vamos a hablar de las medidas subjetivas,
así que nos vamos a quedar con este paradigma básico.
Tenemos una tarea, por un lado, en la que medido si medimos el efecto
de para mí y por otro lado, trataré en la que medimos la consciencia
a través de la capacidad de discriminación,
de los estímulos enmascarados, si están a nivel de azar,
de prima igual a 0,
eso quiere decir que no son conscientes;
si están por encima del nivel de prima mayor
que 0.
Eso quiere decir que al en algún grado
han sido conscientes de ese estímulo?
Tampoco voy a quitar mucho tiempo.
Pueden integrarse los elementos locales en un objeto global,
en ausencia de conciencia por parece que sí; parece
que si en este gráfico podéis ver o por lo menos en algunas situaciones
podéis ver si os centrais en cómo se ha ahorrado.
Gran parte del experimento podía centrarnos
en las columnas claritas gris,
clarito y veáis que en algunas situaciones,
cuando hay suficiente espacio para procesar el estímulo,
sí que aparece un efecto de paradigma bastante relevante.
Cuando el estímulo se presenta muy poquito tiempo
las máscaras son muy potentes.
En ese caso no aparece un efecto de experimental,
parece que si lo encontramos de hecho el análisis variación
no nos sirve para distinguir entre dos situaciones.
La situación de la derecha es la situación en la que encontramos.
Un efecto de training.
Empezamos con un una hipótesis a priori vamos a centrarnos
en la derecha.
Vale.
La línea discontinua es un, son nuestras hipótesis a priori
o nuestro prior sobre efecto.
Esperamos podemos esperar que haya un efecto nulo
y o que hay un efecto positivo o negativo,
y ves cómo las probabilidades que asumimos,
pues son diferentes.
Para cada uno de ellos metemos lo datos
y cuando metemos los datos,
ves que se actualizan las probabilidades y lo que nos dicen
el análisis y payesía.
No es que dados los datos que hemos introducido,
la probabilidad de que no haya efectos muy baja,
los dos circulitos grises como cambiaba la probabilidad
de que no haya efecto
y, sin embargo, la probabilidad social,
a un efecto de detraimiento, es muy elevada.
De hecho, los datos se explican mucho mejor basándonos
en la hipótesis alternativa
de que un efecto respecto a la hipótesis nula
un valle.
Factor de 1.480, que es muy fácilmente interpretable,
es 1.480 veces más probable que haya una afecte de polémica,
una evidencia bastante sólida, hay el circuito dice lo mismo.
El circulito sería como una diana, vale en esa diana,
nos da la proporción?
Esa diana tiene una proporción roja que sería como de probable.
Sólo datos bajo la hipótesis alternativa
en la propia voz, proporción blanca,
que nos dice cómo de probables son bajo,
la hipótesis nula, si lanza, es un dado a esa diana,
cuanto sorprendería darle a la parte blanca,
pues teniendo en cuenta que casi todos rojos,
y que prácticamente no se ve blanco, sería muy sorpresivo.
Ese es el espíritu del valioso a la izquierda.
Tenemos la situación contraria,
una situación en la que no había en mi perceptivo,
en la que los estímulos se presentaba muy poquito tiempo,
como podéis ver las hipótesis de partidas o las mismas.
Pero ahora, al sar, nuestros datos, al testar los diferentes sujetos,
nos damos cuenta de que las probabilidades
de que no haya efecto han crecido muchísimo.
Visto el pico de la línea continua en el punto 0,
están muy por encima de lo que estaba antes, que nos indica eso,
pues que hay más probabilidades de que no haya una oferta
de planeamiento o que los datos son mejor
explicados por nuestra hipótesis, nula es decir,
la ausencia de efecto de.
Para mí mi cuanto bueno,
pues una evidencia no muy potente es.
Si nos quedamos con alguna duda y tenemos que abrazar esa duda,
no tenemos que intentar tomar soluciones dicotómicas
los datos nos dicen que la hipótesis nulas
tres veces más probable que la hipótesis alternativa,
y eso es lo que podemos concluir.
Necesitamos más datos.
Seguramente tenemos ciertas dudas, hay cierto apoyo sobre la hipótesis,
nula así es perfecta, no, pero ya nos indicara algo sobre eso.
Nos indican que es bastante probable,
más probable que no haya un efecto,
porque no podemos utilizar nuestro conocimiento previo,
porque además de cuantificar la evidencia para ambas hipótesis,
podemos introducir lo que sabemos sobre los efectos del training
para tener un mejor conocimiento y para que nuestros datos
no sean más informativos.
Veis que las líneas discontinuos ahora han cambiado.
Hemos quitado todos los valores que estaban a la izquierda,
porque cuando esperamos en afecto deprimir esperamos
que sea una en una dirección determinada.
Los efectos de premio momento, cuando el estímulo congruente,
pues se facilita la respuesta, toda la historia del procedimiento
o casi toda de este tipo, va en la misma dirección,
porque vamos a incluir como conocimiento previo resultados,
que son muy poco probables bueno,
pues introducimos como información a priori esos datos
y truncan.
Hemos la distribución de nuestra de nuestros efectos
para que no incluyan el tipo de efectos,
que no esperamos encontrar de nuevo.
Es que los resultados son muy similares,
pero introducir os o hipótesis a priori mejor definidas,
veis que aumenta la potencia de nuestros resultados
cuando los tiene que aumentar, es decir,
en la derecha cuando encontramos efectos positivos,
pero sin embargo hace todavía más dudoso el hecho
de que no haya un efecto de premien.
Cuando nos encontramos ves que ni siquiera es dos veces más probable
que no desafecto de premio y lo premisa de izquierda
que que si lo haya.
Pero ahí tenemos una evidencia totalmente dudosa
de lo que los habla.
El varios factores, desde la cantidad de evidencia
que tenemos de una hipótesis respecto a la otra.
Así que lo que tenemos aquí
es que no podemos concluir con seguridad.
Si hay realmente un efecto de oprimir en esas circunstancias
o no lo podemos,
esto ya es una simulación que ha hecho llevarle,
no lo hemos introducido en el experimento,
pero podemos todavía incluir más información
sobre nuestras expectativas previas.
Podemos incluir la información de que no hay training negativo,
es decir, que el preeminente en una dirección
determinada además podemos esperar un tamaño de efecto
determinada imaginar que vemos la literatura,
y vemos normalmente los tamaños de efectos
asociados a este efecto de premis frontal.
Tal tal y tal; pues podemos cambiar nuestros periodos
para que se centren en ese tamaño de efecto
y para que la máxima probabilidad se ve a ese tamaño
-efecto, como ahora está centrado sobre el 1,
es lo he hecho de manera aleatoria,
vale, sin fijarme en la la, la literatura previa,
simplemente como un ejemplo de cómo podemos incluir esa información
en nuestros análisis.
Bueno, pues la pregunta de partida.
Parece que si hay un efecto de paradigma,
pero nos queda la cuestión clave, este training es consciente
o no es consciente, porque de momento lo único que hemos hecho
es ver qué hay, pero no sabemos hasta qué punto los estímulos
se procesan o no.
Es verdad, medioambiente subliminal
se ha procesado de manera inconsciente.
Bueno, pues tenemos un problema, porque cuando se utilizan este tipo
de medidas normalmente ocurre una cosa,
y es que alguna parte, una proporción de los sujetos de los participantes
ven en alguna medida el estímulo, enmascarado;
es decir, hay participantes que tienen una deprima mayor que 0.
Lo podéis ver también en el gráfico.
Ves cómo muchos participantes
en muchas situaciones de nuevos fijaros.
En las columnitas de la izquierda las más oscuras ahora tienen
de primas que parecen a priori mayores que 0.
De nuevo la alternativa variación.
O nos va a servir para dos cosas.
Cuantificar la evidencia,
para la hipótesis, nula es decir,
no han visto nada y la hipótesis alternativa
han visto algo y también vamos a poder incorporar
nuestro conocimiento previ porque cuando hablamos de todo ese
una deprima menor que cero no tiene sentido.
Así que para qué vamos a pensar que pueda haber de primas menores
que 0?
Eso es un error.
En la medida podemos quitarlo de nuestro conocimiento, previo
y fijaros lo tengo.
Entramos y aquí lo que os fijáis,
sobre todo en la parte de la derecha, la de la izquierda,
la describo rápido.
En muchas situaciones en las que hemos encontrado efecto de Theremin
también encontramos que hay una evidencia muy potente
que apoya el hecho de que en alguna medida
se ha visto el paradigma, así que no es totalmente subliminal.
De hecho los datos se explican mejor o 24 veces mejor,
pensando que los sujetos vean algo que pensando
que los participantes en los sujetos no ven nada,
no venga del primer, es decir que el primer subliminal,
pero hay otras situaciones en las que no me voy a meter,
pero quiero que tengáis aquí esta referencia
en la que no era tan claro que viesen nada,
desde una perspectiva frecuente, vista, fijar los hechos.
Los análisis frecuentes estás en una situación
en la que desde un tipo de desde un punto de vista
frecuenta esta no había una deprima diferente de 0.
Es decir, si hubiésemos hecho una p hubiésemos dicho los sujetos,
los participantes no ven, no hay.
No podemos rechazar la hipótesis nula
de que los participantes no ven el estímulo enmascarado.
Pero cuando hacemos el análisis,
valles ya no nos encontramos con un valle,
factor de uno punto.
Siempre.
Es decir, que la hipótesis de que no ven el estímulo solo
explican mejor.
Qué?
La hipótesis de que si lo ven uno con siete veces solos
explico uno con siete veces mejor respecto a la hipótesis alternativa.
Esto no es una evidencia.
Conclusiva.
Es decir,
que lo que realmente significan estos datos
no es que no, no es que no vean el estímulo,
es que no sabemos con los datos que tenemos en nuestra mano.
Si realmente lo está habiendo, no podemos sacar conclusiones.
Es decir,
las conclusiones que sacaríamos con nuestra no lo ven.
Nos quedaríamos tan ancho debíamos.
Bueno, si es una aparecerá punto 3.
No se rechaza la hipótesis, nula hubiésemos dicho
que no lo ven.
Premien inconscientes, cuando hacemos el análisis
Valls un ojo, no hay ningún tipo de evidencia.
O no es conclusiva harían falta más datos?
No podemos saberlo.
Ya.
Tenemos ese problema, podemos dar por hecho.
Por tanto, por lo menos o por lo menos no podemos concluir,
ven el training que no ve en el estímulo que pretendemos
que sea inconsciente.
Podemos hacer?
Pues una de las cosas perduran.
Una de las cosas que se ha hecho en la literatura
es seleccionar participantes,
escogemos aquellos cuya deprima sea cero nos quedamos tan anchos.
Esto es un problema.
No se debe hacer.
Hay un problema de lo que se denomina.
Daba el tippin.
Cuando tú coges una submuestra de sujetos,
en este caso los que están más abajo,
los que menos conciencia tienen del estímulo,
vas a tener un problema de regresión a la media.
Normalmente, los errores que se cometen
con esos sujetos tienden a que, si se vuelve a tomar la medida,
vayan hacia el rango promedio de su grupo,
igual que cuando uno tiene un hijo que mide 2, 15.
Por lo normal es que si tiene otro más vaya a medirme, no de 2, 15,
porque es un dato muy extremos el fenómeno típico de regresión
a la media.
Si tú haces esto en un trabajo en un experimento,
pues lo que estás corriendo el riesgo de subestimar el grado de visibilidad
del estímulo de hecho es algo que muchos autores
han criticado multitud de ocasiones, divisan que trabajaba con Miguel
vadillo de la Autónoma en muchas ocasiones,
pues ha sido muy activo en la crítica de este tipo de resultados.
Lo mismo ocurre por el hecho de haber utilizado medidas online.
Cómo no tomamos medidas en cada ensayo.
Corremos el riesgo de que todos los efectos que contamos,
aunque la deprima sea 0, se ha debido a algunos ensayos puntuales,
que son conscientes
y que han dado un efecto de para mí muy potente,
así que tampoco podemos utilizar esto.
La solución pues Green
-New, al-propuso medir estos efectos inconscientes
mediante un modelo de regresión.
La situación es muy sencilla.
Si nosotros predecimos el efecto a través de una variable,
que es el nivel de conciencia, pues el interceptor,
es decir, el punto en el que la variable predictora
se hacer o nos dará el efecto
estimado para cuando la conciencia sea 0, el modelo de sencillez,
sino simplemente una regresión medida de conciencia
como predictora medida defecto de paradigma como variable
predichas predecimos el efecto a través del nivel de conciencia.
Cuál es el problema?
Pues que esta regresión gri igual como todas las regresiones,
sobreestiman, intercepte.
El problema, Psicología y en otras ciencias
es que todas nuestras medidas tienen errores
y cuando en una regresión
y esto vale para toda la regresión en nuestro específico de este campo,
si alguna vez habéis hecho una regresión,
nos habéis encontrado siempre con el mismo problema,
siempre que vuestras variables contengan error.
Bueno, pues si nuestra variables, contener error,
quiere decir que estamos subestimando,
la pendiente es lo que se denomina, atenuación o dilución
de la regresión.
Esto no suele ser un problema porque bueno,
si tú estás estimando una pendiente y lo que te interesa
es la relación entre dos variables, si las subestima peor
Patrick, normalmente no suele tener un problema.
Pero qué pasa cuando lo que te interesa son interceptó
cuando lo que nos interesa es el es el interceptor
que nos indica el efecto en ausencia de conciencia?
Pues lo que ocurre en este caso es que si solo
estamos subestimando la pendiente estamos sobrestimando nuestro efecto
y eso ya sí es un problema.
La razón por la que esto ocurre es porque los datos se compacta,
no me voy a detener en esto para no alargarme demasiado,
pero sí me voy a detener aquí que es el análisis que realizamos,
una corrección Vallés llana que haría el goce,
y ni su grupo aplicaron a esta regresión bilingüe
allí en la que nos ha servido para establecer cierta evidencia,
creemos sobre el procesamiento subliminal de los estímulos generados
a través de organización perceptiva
o construidos a través de agrupamiento,
pero lo que pretendemos con esto es calcular.
El interceptó en una medida que tiene error mediante lo que se denomina
un modelo generativa.
Váyanse nombre, mucho lo para para un modo de modelo generativa
que estamos haciendo algo muy guay, pero básicamente lo que hacemos
en toda la Psicología,
todo el tiempo que es básicamente estimar o inferir un parámetro
a través de los datos, es decir,
pensamos que hay un parámetro latente, una variable latente
que está generando nuestros datos.
Y utilizamos nuestros datos para inferir ese parámetro
en atender?
Por eso, generamos un modelo a partir de nuestros datos,
que es lo importante de este modelo,
pues es una especie de modelo jerárquico
que trata de tener en cuenta el error de las medidas,
y se hacen tres pasos y es lo que hemos hecho nosotros
en nuestro análisis.
Primero, acumula la puntuación real de consciencia,
y el error asociado básicamente lo que hace
es utilizar los datos para generar una distribución a posteriori,
como lo que vivimos en el ejemplo del agua que nos da
entre qué valores puede estar el parámetro de conciencia,
en este caso podría ser la de o el número de aciertos.
Si está al azar o no está,
nos da una estimación de ese parámetro
para cada una de las carreras para cada uno de los participantes.
Junto con su error, porque cuando calculamos esa esa distribución
a posteriores, habréis fijado que esa distribución de probabilidad
nos da la máxima probabilidad o la probabilidad
de que un efecto tenga un valor concreto,
pero además su anchura nos habla sobre el error,
sobre la incertidumbre.
Así que podemos calcular el error para cada una de esas medidas.
De la misma manera podemos calcular el efecto real.
Siguiendo exactamente el mismo procedimiento.
Tenemos los datos de los ensayos incongruentes,
los congruentes.
Los restamos, tenemos un efecto.
Pasamos nuestros datos, tenemos unas hipótesis,
a priori, calculamos o estimamos ese parámetro,
y nos da tanto su valor más probable como el error asociados.
Ya tenemos los errores de y los valores
asociados tanto al efecto como al a la, al valor de conciencia
y, por último, estamos al nivel grupal
y hacemos o utilizamos una regresión de toda la vida.
Para esa regresión la corregimos.
La corregimos con los datos de los parámetros estimados
y los errores estimados para cada uno de los sujetos que hemos acumulado
en los pasos anteriores.
Para evitar toda esta palabrería vamos a lo que hemos obtenido,
que es mucho más sencillo.
Aquí tenéis lo que sale.
Cuando haces este tipo de modelo a la izquierda,
tenéis dos tablas.
Una de las tablas,
la que está más abajo, nos indica el grado de consciencia,
es decir, el nivel o la puntuación.
De consciencia y aquí hay algo bastante interesante,
porque hay veces que para cada uno de los sujetos
se ha estimado el grado de conciencia
pensar que cero con cinco es nivel de azar,
acertar al azar y el uno es acertar todo
y ha corregido para evitar que haya datos que no tenga sentido,
como, por ejemplo, valores menores que cerró 50,
además calcula cada uno de los errores.
De la misma manera hemos calculado el efecto,
son.
Se implementan el modelo de regresión y nos estima varias cosas,
y en particular los estima, lo que nosotros queremos,
un intervalo de confianza lo tenéis arriba.
La derecha el interceptó que en este caso,
como veis en esta condición,
pues nos daba lugar a una ausencia de efecto inconsciente
y no obstáculo también un baño.
Es factor el factor, que simplemente comparados modelos;
un modelo en el que asumimos que hay efecte inconscientes,
calentar centros mayor que cero contra un modelo en el que asume
que no hay efecto inconsciente en el que el el interfecto es igual;
hacer.
En esta condición encontramos un factor de cero punto cero a 5,
que quiere decir que la hipótesis nula es decir,
la ausencia de efecto es 20 veces más probable
cuando aumentamos un foco del tiempo de exposición
encontramos justo lo contrario, un mayor factor que nos indica
que el modelo que asume un interceptó mayor que 0,
es decir, el efecto inconsciente
explica 13 veces mejor que un efecto
de que un modelo nulo modelos inef inconscientes,
los datos que encontramos ves cómo nos permite encontrar evidencia
de la ausencia, porque esto es una evidencia fuerte
sobre la ausencia de un efecto ya no es un efecto dudoso,
pero también nos permiten encontrar evidencia
de la presencia de ese efecto, una evidencia bastante fuerte.
Además esto también es
una individualización de lo que hemos encontrado,
nos ha permitido una cosa muy interesante
y que además va a ahorrar,
muchos recursos nos permiten monitorizar el valle.
Es factor, según vamos encontrando datos
ya sabéis que son la estadística frecuentísima,
no se puede hacer, nosotros no podemos hacer pruebas
o a nuevas cada cierto número de de sujetos,
porque eso haría que aumentasen las probabilidades
de encontrar falsos positivos.
Pero en el;
en el análisis Valls,
han o cómo nos basamos en los propios datos,
y la evidencia se refiere a los propios datos
y a la evidencia relativa de además hipótesis
sin podemos hacerlo así que podemos ir coleccionando datos
hasta que llegamos a un nivel de evidencia que creamos adecuado
o hasta que nos quedemos sin recursos,
así que cuando llegamos a 20 sujetos
encontramos un nivel de evidencia suficiente
y paramos nuestra recogida de sujetos que en un primer momento
estaba planeada para tener hasta 100 sujetos
por cada una de las condiciones o cada uno de los experimentos,
así que el ahorro fue considerable y esto es totalmente legítimo
dentro del paradigma Valls.
Luego en situaciones en las que os encontráis
que tenéis escasez de recursos, podéis utilizar esa monitorización,
seáis a más doping Rull en Zerga Valls,
llana para poder ahorrar una cierta cantidad de sujetos.
Resumiendo, qué nos aporta esta aproximación
variación.
Primero, la capacidad de discriminar entre la evidencia de ausencia
y ausencia de evidencia que daba título a la charla.
En segundo lugar,
la fácil interpretación es muy fácil de interpretar
y de comunicar cuando das un varios factores
estás dando la probabilidad relativa de dos hipótesis
contrapuestas de dos modelos contrapuestos o del valor
de un parámetro respeto o de varios valores de parámetros
contrapuestos.
Además, podemos cuantificar la evidencia en una escala continua.
No tenemos que ceñirnos es sádico.
Atomización de la de es significativo o no es significativo;
no tenemos que tomar decisiones dicotómicas
así que podemos ir acumulando evidencia;
o hablar de la cantidad de evidencia que tenemos,
que en el fondo es de lo que trata la ciencia,
no de acumular la vivencia de, como de fuertes esa evidencia,
podemos evaluar los resultados a medida que acumulamos los datos,
lo que hace que sea mucho más eficiente,
la emplea de muestras.
Podemos reducir nuestro caso;
hemos reducido en un 80 por 100 la cantidad de participantes necesarios
para encontrar resultados, que sean lo suficientemente potentes
como ahora, para apoyar nuestras hipótesis de partida
como para rechazar nuestras hipótesis de partida en ambas situaciones.
Puede hacerse o debe hacerse y por último, nos permite
y aunque esto es una de las de los ámbitos más polémicos
sobre sobre la utilización de análisis valles llano,
incluir nuestro conocimiento previo ahora que sabemos algo
sobre los efectos de pavimento en estas situaciones
o que sabemos más en el siguiente experimento
que estamos realizando ahora mismo no hemos podido traer datos,
todavía nos quedan participantes por pasar,
pero podemos incluir en los análisis ese conocimiento previo
sobre la forma que tienen esos efectos
y cuando ocurren no para incluirlos en nuestras hipótesis previas,
en nuestras expectativas previas.
Sobre lo que ocurre al introducir va,
podemos mejorar la manera en con nuestros datos?
Nos hablan sobre lo que realmente está ocurriendo.
Acabo con una frase de del mismo artículo
que vivimos al al principio que de los mismos autores que dice.
Acepta la incertidumbre, se reflexivo abierto,
modesto remember átomos, que nos hablan sobre la necesidad
que tenemos de cambiar de paradigma o de cambiar la manera
en que interpretamos nuestros análisis estadísticos.
Lo primero es aceptar que pueda haber incertidumbre en nuestros datos.
No intentar eliminar la de las publicaciones.
Es incertidumbre, no buscar un resultado sólido
si hay incertidumbre, la hay y no pasa absolutamente nada.
De eso nos ayuda el análisis valenciano,
se reflexivo sobre la manera en que lo interpretamos abierto
a las nuevas maneras de analizar esos datos
y, sobre todo, muy modesto.
En cuanto a nuestra capacidad para realizar aseveraciones
o afirmaciones sobre lo que significan esos datos,
quiero dar una bibliografía, luego, si queréis la vuelvo a poner,
por si alguno quiere, apuntarla es una bibliografía de introducción
sobre este tipo de análisis,
que puede servir en cada uno de vuestros ámbitos
para llegar a, ha abonado, a proveer,
manejar este tipo análisis que yo digo.
Hay herramientas muy sencillas y por último,
pues quiero presentarnos a los miembros del grupo de investigación
y de este proyecto financiado por el ministerio que han participado
en este este artículo
y que, bueno, pues la verdad es que es que gracias a ellos,
pues uno va pudiendo aprender ciertas cosas
y gracias a su conocimiento y a su experiencia, pues 1,
pues mira, aprendiendo y avanzando en ciertas cosas.
Así que, bueno, no me quedara más que agradecerles a todos ellos
haber podido trabajar con ellos y por supuesto,
también a nuestro grupo, mayor pesto,
que también hay algunos miembros aquí que a los que vamos a trabajar
con ellos y en las que también he estado metidos
en algunos proyectos que seguro que incluimos.
Algo de esto en el futuro.
Lo muchísimas gracias y jamás.
Bueno, pues muchísimas gracias.
No sé no sé cómo tomar esto, porque me parece como ya duela todo
lo que hemos hecho anteriormente.
Así que a partir de ahí si alguien tiene alguna pregunta
en la sala.
Nombre estoy entendido, no, gracias Antonio Bueno,
una excelente presentación nos ha dejado también poco viva,
pero pero excelente.
Bueno, yo creo que el mensaje que nos ha dado
yo creo que ha dicho también Nuria se extrae claro
no decir ahí ventajas claras moverse a este tipo de de inferencias,
valles llana a la hora
de hacer inferencias estadísticas en nuestros experimentos y estudios
y fundamentalmente que mejoran nuestra capacidad de interpretar
y también la posibilidad de publicar con mayor facilidad
resultados nulo, no, algo que sabemos que que se ha convertido
en algo muy importante dado o fracaso en replicar
y cosas que nos han contado al principio no.
Sin embargo, yo también le veo un pero debió un,
pero el periodo de que esta estadística
cuando tú has contado para los contrastes
es relativamente fácil de llevar a cabo y fácil de entender
e incluso para la nova, casi también,
pero para otro tipo de modelos como el que nos han contado al final
la cosa se complica muchísimo y además se complica,
porque al final uno tiene que estimar lo que antes hacía
con una única distribución de probabilidad.
Ahora uno tiene que calcular distribuciones de probabilidad
para los playos para los predictores,
para para todo,
y eso hace que primero bastante tiene que introducir mucho por tu parte
y, además, pues requiere conocimiento, capacidad
o buenos ordenador para computar.
Para ello, bueno, esa hoy en día no es problemas y entonces yo creo
que, bueno, no sé cómo lo ves, tú,
pero creo que que sí que es un hay que apostar por ello,
sobre todo cuando nuestros diseño permiten análisis directos, siempre,
pero quizá hay que tener mucho cuidado,
pues por eso hemos comentado también.
Es decir, tenemos que incorporar a nuestro conocimiento,
previo a la hora de estimar, bueno, estiman o calcular
las probabilidades a priori de cada una de las distribuciones a priori,
y eso tiene un impacto claro después en cómo vamos a analizar
y todo eso dick después, aparte de.
Bueno, quiero saber también qué opina sobre esto vale?
Después de tengo una curiosidad sobre los el análisis que has contado
de nuestro estudio que ya incorporaba el modelo generativa.
Por último, dos curiosidades.
Esa es una, si puede,
si puede ser bueno, te lo pregunta, es decir,
cuando tú cuando tú has comentado que estabais calculando el modelo,
con el interceptó, para hacer o, etc,
cuando habla de calcular los datos lo entiendo
que lo que estás calculando
son las distribuciones de probabilidad
no completas para cada uno de los valores
de la posible hipótesis de datos.
No sido.
Y la otra es que la pregunta es decir,
os han con 20 sujetos nos han dicho que adelante.
Si hay algo que no ha dicho por cierto y que se me olvidaba,
usted era un prerregistro y el plan estaba establecido a priori
y de hecho sí que este contexto ya directamente empezó el plan
estaba establecido a priori, de hecho tan era bastante sencillo
y vamos a seguir recolectando sujetos, utilizamos la estropeen,
rumba y deseamos que vamos a seguir recolectando participantes
hasta que llegásemos a una evidencia suficientemente potente,
a favor de nuestra hipótesis de alternativa,
es decir, la existencia de un efecto
de para mí o a favor de la ausencia desafecta,
y pusimos como valor si no recuerdo mal un debate fuerte
allí color con los revisores sobre que valore el adecuado,
quizás por por una poca costumbre todavía de los revisores a la manera
en que debe interpretarse esto, porque al final te piden categorías,
cosa que es un riesgo enorme, volver otra vez a las pez,
pero si no recuerdo mal pusimos un valor de 5.
Finalmente, aunque nosotros seguimos hasta alcanzar un valor de al menos
un factor de 10 o es decir, que encontrásemos 10 veces más
evidencia a favor de también o de cero uno que sería
pues 10 veces más evidencia a favor de la ausencia del efecto,
sí que por eso no lo admitieron, porque estaba registrado
y estaba claramente definido.
Hasta qué nivel de evidencia seguiríamos y había otra.
Otra otro factor para parar que era el número final.
Es decir, teníamos 100 sobre todo por condición.
Si a los ciudadanos llegábamos a esa evidencia para vamos,
pero llegamos a los 20.
Así que fuimos monitorizando el baño de factor
y cuando llegamos cortamos sujetos.
Es que cuando tú estás contando yo la verdad que también conocía.
Bueno, Doping Rull, y todo esto y bueno lo leía.
Lo da, por cierto, no, pero cuando tú le estás contando
estaba pensando, si tú introduces otro de sujeto,
tú no sabes qué resultado tenga nada de eso te sujeto,
se iban a estar a favor de tu hipótesis
o de una o de la otra.
No quiero decir que parar el stop ing Rull me imagino que tiene que tener
sus condiciones, porque a priori todo ameno,
intuitivamente resulta como extraños.
Dices bueno, qué éxito no, si sólo tiene 20,
te da de salir un efecto potente,
y quién te dice que con cinco más o bien va.
No te lo cargas.
No es una discusión muy viva entre los defensores
y los detractores de este tipo de paradigmas,
y el quizá la razón más evidente sea que puedes hacerlo
por la manera que tiene de interpretar los resultados,
al están autorizado interpretar los resultados
de una manera determinada,
que es como de probable o como de más probable es una hipótesis sobre otra
o como de probables, un modelo sobre otro.
Realmente lo único que están utilizando sólo
los datos que tienes en la mano,
y lo que pueden decir es que con esos datos en la mano,
esto es el nivel de evidencia.
Eso sería una de las razones que argumentan para defender
esa esta pintura.
La otra es que no tiene los problemas asociados a las múltiples
comparaciones que surgen de la estadística frecuentes.
Son haciendo pruebas para ver si llegas a un estado significación,
pues sí si tienes 80 sujetos en cada sujeto,
haces una, pues cuando llevas 80 pruebas seguramente taller
salido significativo.
Es decir,
es más una cuestión de principio y teórica una cuestión práctica,
pero ahí hay detractores de extrae hay gente que lo critica,
hay gente que lo apoya la el Grupo de Rubén modelitos
esto lo apoyan firmemente,
luego hay quien quien les contesta y así hay algo
de de debate sobre ello.
Yo creo que mientras no lleves tus conclusiones,
más allá de lo que deben ser, es decir,
mientras nadie interprete estos datos
como algo más que lo que es con los dados a mano nuestros,
nuestros datos indican que la existencia de preeminencia,
tantas veces más probable,
o el modelo que implica una existencia para mí más tantas veces,
más probable que el modelo que indica viene pero ir más allá de eso,
pues evidentemente, al final,
cuanto más evidencia tengas,
pues, más probables que puedan que puedan que pueda haber
un resultado significativo, o al revés,
que aparezca una evidencia sólida, contrato, hipótesis de partida.
Para eso también hay algunas soluciones.
De hecho, llevaba preparado aquí solo deberes,
por si acaso hay maneras de evitar que ese tipo de cosas
sucedan cuando va escogiendo muchos datos que, por ejemplo,
no utilizar la prótesis hipótesis en una como un punto,
como el 0, sino establecer una un espacio,
establecer un intervalo para la hipótesis, nula ese sola,
pero no se solape, es decir,
si quieres, si crees que hay efectos,
que no deberían ser significativo, que no son relevantes,
más que significativos, relevantes para para hacer investigación,
pues establecer o puede diseñar la manera
en que tus fríos informan sobre ello.
Respecto a los peligros que había preguntado antes
que es una también una de las cuestiones más más bueno,
más polémicas sobre qué se debe hacer con ellos,
son mejores los que informan,
los que introducen, mucha subjetividad,
los que no introducen mucha subjetividad.
Ahí hay dos soluciones.
Por un lado están los pliegos más objetivos,
que son los que diseñados por gente muy experta en esto y que,
y que intentan ser válidos para una gran cantidad de situaciones
y tú solamente introduces pequeños cambios de acuerdo
a a buena, a consideraciones muy específicas,
como por ejemplo el que no haya efectos de premi negativos
o que la de prima no pueda ser menor crecer o porque
porque una imposibilidad sería un error de medida.
También hay otras alternativas,
como, por ejemplo computar cada uno de estos análisis
para un amplio rango de periodos y ver si es robusto
y por último, el tomar más datos.
Los primeros son menos importantes.
Cuanto más dados toman la influencia de los los aprioris es muy fuerte.
Cuando tienes pocos datos determina mucho tú tu distribución posterior,
pero cuando tienen muchos datos cada vez es menos importante,
y eso también yo creo el contexto un poco las doping;
rol porque los datos te van hablando cada vez
más y cada vez dependen menos de lo que ocurran.
De eso sí que siempre tomar más datos pues va ser.
Va a ser una solución para para esos críos a partir de ahí
la cosa se puede complicar bastante porque habría que diseñarlos a medida
para cada uno de los experimentos o hay defensores de esto y defensores
de utilizar periodos lo menos informativos posibles
también, que estén de que dice no hay que utilizar nada
y lo que hay que hacer es tomar muchos datos
para que los primeros no sean relevantes.
Sí que tiene una ventaja.
Por lo menos te obliga a ser explícito
cuando debe cuando utilizas otro tipo de estadística,
no les explicito con lo que esperas o con lo que o con las creencias
que tienes a priori aquí lo tienes que poner, negro sobre blanco,
y el revisor lo va a haber.
Las personas van a ver cuáles son y si no tienen sentido,
si estás intentando modificar la realidad utilizando unas Experi,
unas expectativas previas que no son realistas,
se va a haber claro, van a poder otros, bueno,
pues cambiar tus expectativas o van a poder rechazar eso,
esas expectativas previas que tenías.
Así que, por lo menos lo que sí conseguimos
es hacerlo explícito conseguir que eso no se pueda saquear
de una manera tan fácil vale?
Bueno, yo soy un ferviente defensor también de moverse,
la estadística valles y de hecho preguntas así
un poco pero es más convencido además fue una cosa adicional
quizá lo pongo aquí es que pueda parecer complicado
pero realmente no hay un programa estadístico
y no sé si conoce ya mucho que es gratuito, que es muy fácil
de utilizar como una especie a base de ser sesión
que lo yo creo que algunas de las figuras
que todavía son desconcertadas y que te lo que te lo hace muy fácil
y tienen bastante ayuda para al menos
interpretar los valles factores no que al final lo soy más sus sería
el final de hecho es es estos tabúes ruda
la estadística valenciana porque no hay nada
que hacer si una vez que está implementado el programa
no tiene ninguna complejidad añadida al anterior,
lo que pasa es que hasta ahora primero no había ordenadores
suficientemente potentes como para computar esta distribución
de probabilidad que suelen ser muy complejas.
De hecho, para el último modelo utilizan cadenas
de marcados y todo esto porque la cosa se vuelve,
bastante, cúmplase, pero tampoco hace falta saber
todo eso, yo me pierdan esos detalles matemáticos,
pero no hace falta saber de todo eso,
igual que en la estadística lo que va por detrás del programa
no hace falta conocerlo en una profundidad milimétrica,
sobre todo para nosotros,
que lo que nos interesa es conocer el concepto,
saber qué significa y aplicarlo a las situaciones,
y últimamente se están diseñando bastantes herramientas.
De hecho, este último modelo también está implementado en r
y básicamente lo único que tienes que hacer,
poner a disposición de todo el mundo y solo tienes que aplicarlo,
me conviene saber lo que estás haciendo claro,
pero sí ahí sí que tenía razón.
Retomo lo que decías antes, que cuanto más complejos se hace,
el análisis es más difícil, es implementarlo,
y todavía faltan algunas herramientas,
pero la cosa va creciendo bastante.
Hola Antonio Buenos días, muchas gracias.
Por esta charla ya sabe que llevaba muchas semana
deseando llegar a este momento porque tenía muchas expectativas
volcada en esta charla y, a pesar de que te conozco bien,
pues me ha vuelto a sorprender gratamente, porque SPdon Predeguer,
porque sí que se explican muchas cosas en poco tiempo,
tiene la habilidad de dilatar el tiempo,
y me he enterado prácticamente de todo.
Decía aquí a José Antonio Hinojosa.
Ahora digo creo que ya entiendo el varios factor.
Me he hecho una metáfora,
la cabeza lo he comparado con la razón de verosimilitud
de la teledetección de señalé percepción,
o sea que utilizaba mucho y bueno, quería preguntarte dos cosas.
Una, y va un poco relacionado con también con lo que hacía,
habitan.
Me preocupa un poco los efectos secuencias del muestreo
que puede haber si aplicar análisis, mayores llano,
porque bueno, en este trabajo que hicimos,
pues no pusimos un número inicial de 20,
pero luego, si van a ir recogiendo participantes,
la regla era que cada día sumábamos los que hubiéramos administrado.
Entonces.
Me preocupa mucho que el orden en el que vengan los participantes
y si eso puede alterar el análisis es decir
que algo tan arbitrario como que al final procede de baja gente un día
y venga una semana después el análisis que tú hagas,
sino consigue llegar al umbral que marca la doping
-Rull, esa gente si la añade después,
cambiaría el resultado conforme así se hubieran administrado antes,
aun siendo la misma muestra el orden en el que vayan llegando,
creo que puede afectar a los resultados que están encontrando,
porque siempre se va actualizando la función de pluralidad.
Sobre lo que nos está comparando
y a mí eso siempre me ha preocupado mucho más que decir.
Bueno, pongo un, recomienda.
No la tabla del yin pago, recomienda en cuanto participantes
sea lo adecuado para tener.
Yo cojo eso, lo analizo y da igual el orden en el que han llegado
a participantes.
No sé si esto que estoy interpretando
es algo que preocupa a la gente que investiga esto,
esa especie de orden secuencial que llegan los participantes,
y otra pregunta muy rápida, desde un punto de vista maltusiano
a este planeta porque lo llamamos tierras.
Y en su mayoría es agua?
Bueno, en cuanto al orden, pues fíjate,
me alegra que casi; parece que está preparado,
pero no sabía por qué?
Porque es una de las dos cuestiones
que hacen más hincapié en algunos textos,
y esto no importa del orden, es decir,
la conclusión final.
Si tú coges 20 participantes y cambiase el orden
en que los vas poniendo, es decir,
si tú puedes hacer secuencia, lo puedes hacer todo;
a la vez, no tienes por qué meterlos uno a 1.
El análisis secuenciales para ver cómo va modificándose la evidencia,
pero si tú cambiase ese orden,
el la forma que va tomando esa modificación
de la evidencia también,
pero el resultado final no cambia es el mismo, es decir,
de hecho lo normal es no hay por qué hacer ese análisis
secuencias.
Tú lo metes todo.
Allí el ordenador hace sus cosas y te da el resultado final,
pero el orden en el que vengan es decir.
Si tú metes cogemos los resultados de 20 participantes,
nos metemos en orden, luego lo metemos en una bolsita,
los agitamos y metemos en otro orden en resultados, el mismo,
porque al final esto es contar probabilidades al final
es como de probable, es que esos datos
que tú has encontrado todos esos datos del lugar a este,
este resultado y esa probabilidad es independiente del orden
en el que entran.
Hay un ejemplo muy bueno de nuevo recomienda el puesto Statistical
-Rethinking, en el, que utiliza la típica bolsita, con cuatro bolas,
que tú vas sacando y hay diferentes colores,
y ahí sabe muy bien lo que te llama el jardín
de las no me acuerdo lo llaman exactamente pero muy interesante,
porque además, hace ese ejercicio de contar
las diferentes probabilidad, posibilidades o probabilidades
de que una secuencia aparezca dado una hipótesis previa,
y como el cambio de ese orden no no influye,
así que no hay problema en eso.
Es cierto que luego hay cosas que van más allá de la estadística.
El hecho de que te vengan de la casualidad
de que vengan todos los de un sitio, a tú, a tú experimento un día,
todos los de Calatayud, de 20 años, un día,
y esos tengan características diferentes,
y eso se muestra, pues eso puede ocurrir,
pero eso va más allá de los modelos estadísticos.
Se podría incluir, bueno,
podríamos incluir un modelo jerárquico
en el que tengamos en cuenta la procedencia,
pero va más allá de lo de la cuestión Valls.
Han o no tienen más que ver con cómo controlas tú datos
o las decisiones que tomas
y lo del agua es bastante interesante,
ahí hay gente que la tierra plana,
o sea que cómo?
Cómo cambiarle el nombre de tal planeta,
agua que está no sé si me dejo algo.
Bueno, muchísimas gracias Antonio
porque es que como ha dicho Pedro que siempre hace muy fácil
que entendamos cosas, que vamos a ver la maravilla y os avisamos a todos,
estáis viviendo un momento de nuestro futuro que es
revisar esos van a pedir análisis valencianos,
sabe usted?
Ya nos ha pasado, verdad?
Tenemos ahora demanda, haciendo una respuesta de revisores,
con ánimo en este momento respondiendo,
haciendo análisis valencianos, porque efectivamente no nos salió en efecto
y los dos además, los dos revisores han dicho.
Primero, que añadamos casus,
que no va a ser que nos posible ahora mismo,
sí que sí que están rehaciendo los análisis y y bueno,
aunque nos cambia mucho un poquito ahí que llevan haciendo que vivimos,
que muchísimas gracias sea conclusivo, sea Navarra,
decidir, ampliar, pero en Alemania se puede,
pero sea y nada, simplemente.
Este es ya un poco un poco como de broma,
pero cuando se me ha encantado.
El caso de la casa implica la probabilidad con la de la mujer,
sal, y que la de salir clases y me resultaba que yo ya he leído
un caso, pero no me.
Así que yo me sonaba, era más reciente, con más hijos
y además que había intervenido un una genetistas española.
Entonces, como espero que te compren este voló muchas veces
y que desde la conferencia más sitios pues actualizar,
y ya te pasaré lugar a la noticia,
hay unos australiana que se llama caciquil Inpol que acusada;
ha estado 20 años en la cárcel y porque en su caso
también de muerte súbita murió en cuatro hijos,
que seguro que mucho más improbable,
pero seguirá siendo más improbable si siguen de hecho conoció al caso,
que era otro de los que veáis que muchos guiado viva
en la página web sindicado, aparecen muchos.
Eso era uno de ellos, era, parecía más sencillo
y era quizás el más famoso a lo largo de la historia
por la implicación de otras, de otras personas también,
y de las los, bueno, pues ciertos esta gente
que se dedicaba a la estadística
y que se implicó en ello.
Pero si hay muchos de hecho es que hay un montón de casos
de lo que se denomina.
De hecho, la página web Senado se denomina la falacia del fiscal,
porque es un tipo de falacia muy muy común en los los juicios
y nada.
Respecto a los análisis de ciudadanos,
sí es cierto, ya se está hecho.
Antes he dicho que si hacéis una búsqueda en Internet casi
todos llevan peces, pero eso hacéis,
restringirla búsqueda, los últimos cinco o siete años,
cada vez empezáis a dar una mayor mayor,
una mayor cantidad de valles factor de oro de defex,
que sustituye a nada a la vez, cosa que, por cierto,
también es un riesgo porque está empezando a utilizarse
el baño es factor como si fuese una cosa que no debería ser,
pero, bueno, si somos los humanos,
no podemos evitar tener que categorizar
o interpretar las cosas de una manera clara y sencilla.
Pero bueno, curso del nivel de varios factores.
Hola Antonio, muchas gracias por tu presentación,
y me ha encantado.
Ya se viene hablando desde hace tiempo de la misión de paz.
Vaya deseando y a todos nos asusta, porque parece
que es lo que lo que tendremos tendríamos que hacer, lo que pasa,
que a mí me decepciona un poco porque pensaba.
Con el cálculo de sujetos del del pagués
se había solucionado los problemillas de la estadística diferencial,
porque ya te dice.
Tú necesitas un mínimo de tanto sujetos para tal tamaño,
un efecto para poder decir que que si no hay efecto,
realmente no hay evidencia.
Entonces, esa esa sería mi pregunta, que si no se ha solución,
se había solucionado con el subsuelo,
mencionando algunos problemas.
En la cuestión es que no hay que ver esto
como la única solución a los problemas.
De hecho, la aproximación mayor es una de las múltiples aproximaciones
que han surgido algunas dentro de la propia estadística frecuente.
Esta y otras alejadas de las estadísticas frecuentes
está para solucionar alguno de los problemas que surgen,
por ejemplo, el problema de la potencia.
Es verdad que eso soluciona algunos problemas,
pero siguen.
Sigue habiendo otros como, por ejemplo,
el no especificar tu hipótesis alternativa, por ejemplo,
eso no lo puede solucionar, que también hay soluciones para eso.
Dentro de la hipótesis alternativa, Pedro ha nombrado dentro perdón
de la estadística, y está para la hipótesis alternativa,
otro nombrado 1, sobre la laica,
y junto a las ratios,
que también se pueden hacer dentro de la de la estadística
frecuenta vista una ventaja que tiene la estadística valenciana,
que no es obligatoria, y ya digo, hay otras, hay otras,
o la estimación de parámetros dentro de la estadística frecuente
y está una de las cosas buenas que tiene,
es que incorpora dentro de un mismo marco,
relativamente sencillo todas esas soluciones.
Hay que implementar los parches que tienes que poner
en otras aproximaciones.
Aquí los tienes dentro de un marco común,
un marco común que al final es contar probabilidades
y, si eres capaz de poner tus problemas en ese marco,
en esa dicotomía entre la probabilidad
de algo respecto a algo probabilidad relativa,
pues tienen mucho más fácil
solucionarlos que tener que ir acudiendo a determinados parches
o os esto que os he contado.
Sobre sobre el análisis de regresión,
también se también hay correcciones para dentro de las estadísticas
frecuentes estas, pero una sirven para una cosa,
otras sirven para otras.
No se pueden implementar todas a la vez.
El modelo es bastante complejo,
pero dentro de las estadísticas frecuentes esto se puede hacer.
De hecho, esta corrección la la propuso Superman en 1904.
Lo pasa es que nadie lo hacen en puñetero caso.
Todo el mundo se le ha pasado por ahí pero, pero esto es un problema
como una o los modelos de reversión a todas las reglas.
Todos los modelos de relación entre entre dos variables así
que se pueden hacer cosas dentro de la estadística.
Frecuentísima.
De hecho son compatibles.
Puedes puedes informar de Estadística frecuentísima y del valle factor
si quieres, o de otras garantías.
Segunda pregunta.
En este estudio de 20 sujetos que salía con una estadística,
pues no lo hemos hecho.
No lo hemos hecho en todos,
pero los resultados eran congruentes.
De hecho, os he presentado aquí uno de ellos en el que salía.
Cuando hay resultados significativos normalmente es congruente.
No ahí no suele haber problemas con resultados significativos
cuando no hay resultados significativos
o donde suele haber divergencia, y esto nos aporta algo importante.
El no confundir que no tenemos evidencia para algo
con que tenemos evidencia de la ausencia de algo por su tipo
de la charla y por eso esa distinción,
pero en general si nos ponemos estrictos el 90 por 100 de las veces
vas a llegar a conclusiones similares utilizando un tipo de estadística
utilizando otro tipo de estadística.
La diferencia a lo mejor son la manera de interpretarlo
o las conclusiones que sacas
y no llevar demasiado lejos las conclusiones
de la estadística frecuente.
Está o demasiado lejos la de la mayoría,
nadie entenderá el mismo problema para quienes recordado mi etapa
de crisis, en la que una vez le pregunté a mi directora de tesis
que si lo hacían análisis de una manera o de otra y su
respuesta fue de las dos explicas, y me explicas si hay diferencias
entre un tipo de análisis y el otro porque a qué se deberían
esas diferencias entre hacerlo un análisis de una manera
y un análisis de otras que al final es como usáis las herramientas?
Supongo cómo interpretarlo.
Que tú dices.
Cómo o hagas las interpretaciones, las diferencias son diversas,
al tipo de evidencia que obtiene la evidencia.
La análisis frecuenta instalaciones,
una evidencia absoluta sobre la probabilidad
de que una idealización sobre una hipótesis.
Suceda en las estadísticas Valls.
La la evidencia.
Suele ser relativa entre dos diferentes propuestas
o entre dos diferentes modelos entre valores de un parámetro,
siempre al final, para todo para estimar parámetros
para para para contrastar hipótesis modelos muchas gracias.
Bueno, Antonio Bueno, enhorabuena, me ha encantado, ha sido superclaro
y yo tenía una pregunta que yo creo que ya la ha respondido,
y es la de cómo ha planteado primeramente
el problema de la replicabilidad, no que tenemos en Psicología,
y mi pregunta es, están o si con el análisis valls
a nombre que se puede solucionar o realmente podríamos encontrar más
defectos o realmente no con un tipo de análisis?
Yo no creo que sea una cuestión de encontrar más efectos,
lo que ocurriría seguramente
es que hubiésemos sido mucho más prudentes
a la hora de afirmar ciertas cosas.
Si se hubiesen hecho en ese momento,
es decir, cuando esos efectos aparecieron seguramente
o el uso de otro tipo de evidencia hubiese hecho que los autores,
incluso los que leemos esos proyectos,
hubiésemos sido mucho más prudentes respecto a ese efecto
y a su realidad práctica o su realidad científica.
Una vez que eso ya está hecho así
lo único que queda es volver a replicar para para,
para ver si realmente se mantiene en el tiempo,
si son sólidos.
También es cierto que la replicación es mucho más fácil
o cuando utilizase este tipo de estadística, valles llana,
porque da, primero da lugar a mayor publicación,
como decía antes de David
o mal, una mayor tasa de publicación de resultados nulos,
que también es muy interesante,
y además puedes acumular la evidencia.
Si tú haces el mismo experimento,
pues añadir la evidencia de la que ya ocurría,
se utilizan los mismos métodos, nada te impide acumular
lo que ya tenías a la, a lo que estás obteniendo,
o incluso incluido el conocimiento previo.
Si ese conocimiento previo
está muy mal orientado respecto a los datos que aparecen,
eso va a hacer que el que el análisis y valls,
ya no, pues lo detecte de alguna manera
o o las la distribución a posteriori se actualiza de una manera distinta
y, por lo tanto, obtengas evidencia distinta.
Bueno, pues lo vamos a dejar anse aquí Antonio,
muchísimas gracias.
Creo que ha sido una luz o de seminario,
el poder escucharte hoy aquí.
Así que muchas muchas gracias a mí me han convencido desde que tengo
la intención de revisar algunas cosas que a lo mejor
de pidió ayuda.
Pero tengo unas seres muy pequeñas, más se cómo se puede, se puede salvar
y nada esperamos que vuelvan otra vez.
Así que nada, muchísimas gracias.
Un lujo gracia.
Entonces queda ahí.
Muchas gracias.