La alternativa metodológica del factor Bayes en la investigación clínica de nutrición

Autores/as

  • Cristian Antony Ramos-Vera Área de Investigación, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad César Vallejo, Trujillo, Perú

DOI:

https://doi.org/10.14306/renhyd.24.4.1231

Palabras clave:

analisis estadistico, factor Bayes

Biografía del autor/a

Cristian Antony Ramos-Vera, Área de Investigación, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad César Vallejo, Trujillo, Perú

AREA DE INVESTIGACION. FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD. UNIVERSIDAD CESAR VALLEJO

Citas

(1) Ojeda-Aravena A, Herrera-Valenzuela T, García-García JM. Relación entre las características de la composición corporal y el rendimiento físico en atletas hombres juveniles de karate: un estudio observacional. Rev Esp Nutr Hum Diet. 2020; 24(4). doi: 10.14306/renhyd.24.4.1074 [ahead of print]

(2) Ojeda-Aravena A, Azocar-Gallardo J, Galle F, García-García JM. Relación entre las características de la composición corporal y el rendimiento físico general y específico en competidores de taekwondo chilenos de nivel nacional de ambos sexos: un estudio observacional. Rev Esp Nutr Hum Diet. 2020; 24(2): 154-64. doi:10.14306/renhyd.24.2.969

(3) Leppink J, O'Sullivan P, Winston K. Evidence against vs. in favour of a null hypothesis. Perspect Med Educ. 2017; 6:115–8.

(4) Button KS, Ioannidis JP, Mokrysz C, Nosek BA, Flint J, Robinson ES, Munafò MR. Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nat Rev Neurosci. 2013; 14(5):365-376. doi:10.1038/nrn3475

(5) Schönbrodt FD, Perugini M. At what sample size do correlations stabilize? J. Res. Pers. 2013;47(5):609–612. doi:10.1016/j.jrp.2013.05.009

(6) Ramos-Vera CA. Replicación bayesiana: cuán probable es la hipótesis nula e hipótesis alterna. Educ Med. 2020. https://doi.org/10.1016/j.edumed.2020.09.014

(7) Ly A, Raj A, Etz A, Gronau QF, Wagenmakers E-J. Bayesian reanalyses from summary statistics: a guide for academic consumers. Adv Meth Pract Psychol Sci. 2018; 1:367-74.

(8) Goss-Sampson MA. Bayesian Inference in JASP: A Guide for Students. University of Amsterdam: JASP team; 2020. Disponible en: http://static.jasp-stats.org/Manuals/Bayesian_Guide_v0_12_2_1.pdf

(9) Jeffreys H. Theory of probability. Oxford: Oxford University Press; 1961.

(10) Marsmamn M, Wagenmakers EJ. Bayesian benefits with JASP. Eur. J. Dev. Psychol. 2017; 14(5):545-55. https://doi.org/10.1016/j.pmrj.2017.11.003

(11) Quintana DS, Williams DR. Bayesian alternatives for common null-hypothesis significance tests in psychiatry: a non-technical guide using JASP. BMC Psychiatry. 2018;18(1):178.

(12) Kelter R. Bayesian alternatives to null hypothesis significance testing in biomedical research: a non-technical introduction to Bayesian inference with JASP: BMC Med Res Methodol. 2020; 20:1-12. https://doi.org/10.1186/s12874-020-00980-6

(13) Ramos-Vera, CA. Métodos estadísticos modernos para evaluar diferencias en el contexto pandémico: El caso del género en el miedo a la COVID-19. Rev Cub Inv Bioméd. En prensa

(14) Brydges CR. Effect Size Guidelines, Sample Size Calculations, and Statistical Power in Gerontology. Innov Aging. 2019;3(4): igz036. doi: 10.1093/geroni/igz036.

(15) Schäfer T, Schwarz MA. The meaningfulness of effect sizes in psychological research: Differences between sub-disciplines and the impact of potential biases. Front Psychol 2019;10: 813. doi:10.3389/fpsyg.2019.00813

Publicado

2020-12-25

Cómo citar

Ramos-Vera, C. A. (2020). La alternativa metodológica del factor Bayes en la investigación clínica de nutrición. Revista Española De Nutrición Humana Y Dietética, 24(4), 401–403. https://doi.org/10.14306/renhyd.24.4.1231