REE Volumen 15(3) Riobamba sep. - dic. 2021
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
ISSN-impreso 1390-7581
ISSN-digital 2661-6742
Uso del factor Bayes durante el análisis estadístico: un ejemplo
Use of the Bayes factor during statistical analysis: an example
https://doi.org/10.37135/ee.04.12.01
Autor:
Cristian Antony Ramos Vera1 - https://orcid.org/0000-0002-3417-5701
1Universidad Cesar Vallejo, Lima. Perú
Autor de correspondencia: Cristian Antony Ramos Vera. Universidad Cesar Vallejo. Dirección
postal Av. Del Parque 640, San Juan de Lurigancho 15434. Email: cristony_777@hotmail.com.
Teléfono: +51977782852.
RESUMEN
El factor de Bayes resulta una prueba recomendable para la comprobación de las hipótesis esta-
dísticas atendiendo al estado de los p valores, empleando la escala de clasificación de Jeffreys
preferiblemente.
Palabras clave: teorema de Bayes, análisis estadístico, pruebas de hipótesis.
ABSTRACT
The Bayes factor is a recommended test for the verification of statistical hypotheses taking into
account the state of the p values, preferably using the Jeffreys classification scale.
Keywords: Bayes Theorem, Statistical Analysis, Hypothesis-Testing
Sr. Editor:
En el número 2 del volumen 14 de la Revista Eugenio Espejo, se publicó un importante estudio
que reporta la existencia de una correlación negativa y estadísticamente significativa entre el
estrés (ES) y el desempeño laboral (DL), en 98 miembros colaboradores de la red de Salud de
Trujillo, cuyos datos fueron analizados mediante la significación estadística de la hipótesis nula
(NHST), utilizando el coeficiente de correlación de Spearman.
(1)
El empleo del factor de Bayes sería recomendable como complemento para la comprobación de
las hipótesis estadísticas a partir del estado de los p valores,
(2,3)
utilizando la escala de clasifica-
ción de Jeffreys:
(4,5)
débil, moderado, fuerte y muy fuerte (tabla 1).
Tabla 1. Valores de interpretación cuantificable del factor Bayes
(4,5)
Diseño del autor
Al respecto, se realizó un análisis estadístico bayesiano de los datos reportados en el artículo
Estrés y desempeño laboral de los colaboradores de una red de salud,
(1)
cuyo tamaño muestral
fue de 98 individuos y el coeficiente de correlación entre ES y DL obtenido mediante rho Spear-
man resultó -.688. Para este método se consideraron dos interpretaciones del factor Bayes: FB10
(a favor de la hipótesis alternativa de significancia) y BF01 (a favor de la hipótesis nula), con un
intervalo de credibilidad del 95%.
(3,4)
Los resultados obtenidos del factor Bayes reflejaron que BF10=1.58e+12 y BF01=6.32e-13 e
IC95% [-.776 a -.560], lo que respaldó los resultados con respecto a la relación estadística entre
ES y DL reportada por Delgado-Espinoza et al.
(1)
Conflictos de intereses: el autor declara que no existen.
Declaración de contribución: Cristian Antony Ramos Vera realizó el análisis y la redacción del
artículo científico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Delgado-Espinoza SK, Calvanapón-Alva FL. Cárdenas-Rodríguez K. Estrés y desempeño
laboral de los colaboradores de una red de salud. REE [Internet]. 2020 [citado 21 Sep
2020]; 14(2): 11-18. Disponible en: http://eugenioespejo.unach.edu.ec/index.php/EE/
article/view/123/257. https://doi.org/10.37135/ee.04.09.03.
2. Leppink J, O'Sullivan P, Winston K. Evidence against vs. in favour of a null hypothesis.
Perspect Med Educ [Internet]. 2017 [citado 11 Sep 2020]; 6: 115–118. Disponible en:
https://link.springer.com/article/10.1007/s40037-017-0332-6.
3. Nuzzo RL. An introduction to Bayesian data analysis for correlations. PM&R [Internet].
2017 [citado 15 Sep 2020]; 9(12): 1278-1282. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.
com/doi/full/10.1016/j.pmrj.2017.11.003. https://doi.org/10.1016/j.pmrj.2017.11.003.
4. Ly A, Raj A, Etz A, Gronau QF, Wagenmakers EJ. Bayesian reanalyses from summary
statistics: a guide for academic consumers. Adv Meth Pract Psychol Sci [Internet]. 2018
[citado 07 Sep 2020]; 1(3): 367-374. Disponible en: https://journals.sagepub.com/doi/full/
10.1177/2515245918779348. https://doi.org/10.1177/2515245918779348.
5. Goss-Sampson MA. Bayesian Inference in JASP: A Guide for Students. University of
Amsterdam: JASP team; 2020.
Recibido: 10 de noviembre de 2020
Aceptado: 13 de febrero de 2021
1
cc
BY
NC
ND
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FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
ISSN-impreso 1390-7581
ISSN-digital 2661-6742
Uso del factor Bayes durante el análisis estadístico: un ejemplo
Use of the Bayes factor during statistical analysis: an example
https://doi.org/10.37135/ee.04.12.01
Autor:
Cristian Antony Ramos Vera1 - https://orcid.org/0000-0002-3417-5701
1Universidad Cesar Vallejo, Lima. Perú
Autor de correspondencia: Cristian Antony Ramos Vera. Universidad Cesar Vallejo. Dirección
postal Av. Del Parque 640, San Juan de Lurigancho 15434. Email: cristony_777@hotmail.com.
Teléfono: +51977782852.
RESUMEN
El factor de Bayes resulta una prueba recomendable para la comprobación de las hipótesis esta-
dísticas atendiendo al estado de los p valores, empleando la escala de clasificación de Jeffreys
preferiblemente.
Palabras clave: teorema de Bayes, análisis estadístico, pruebas de hipótesis.
ABSTRACT
The Bayes factor is a recommended test for the verification of statistical hypotheses taking into
account the state of the p values, preferably using the Jeffreys classification scale.
Keywords: Bayes Theorem, Statistical Analysis, Hypothesis-Testing
Sr. Editor:
En el número 2 del volumen 14 de la Revista Eugenio Espejo, se publicó un importante estudio
que reporta la existencia de una correlación negativa y estadísticamente significativa entre el
estrés (ES) y el desempeño laboral (DL), en 98 miembros colaboradores de la red de Salud de
Trujillo, cuyos datos fueron analizados mediante la significación estadística de la hipótesis nula
(NHST), utilizando el coeficiente de correlación de Spearman.
(1)
El empleo del factor de Bayes sería recomendable como complemento para la comprobación de
las hipótesis estadísticas a partir del estado de los p valores,
(2,3)
utilizando la escala de clasifica-
ción de Jeffreys:
(4,5)
débil, moderado, fuerte y muy fuerte (tabla 1).
Tabla 1. Valores de interpretación cuantificable del factor Bayes
(4,5)
Diseño del autor
Al respecto, se realizó un análisis estadístico bayesiano de los datos reportados en el artículo
Estrés y desempeño laboral de los colaboradores de una red de salud,
(1)
cuyo tamaño muestral
fue de 98 individuos y el coeficiente de correlación entre ES y DL obtenido mediante rho Spear-
man resultó -.688. Para este método se consideraron dos interpretaciones del factor Bayes: FB10
(a favor de la hipótesis alternativa de significancia) y BF01 (a favor de la hipótesis nula), con un
intervalo de credibilidad del 95%.
(3,4)
Los resultados obtenidos del factor Bayes reflejaron que BF10=1.58e+12 y BF01=6.32e-13 e
IC95% [-.776 a -.560], lo que respaldó los resultados con respecto a la relación estadística entre
ES y DL reportada por Delgado-Espinoza et al.
(1)
Conflictos de intereses: el autor declara que no existen.
Declaración de contribución: Cristian Antony Ramos Vera realizó el análisis y la redacción del
artículo científico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Delgado-Espinoza SK, Calvanapón-Alva FL. Cárdenas-Rodríguez K. Estrés y desempeño
laboral de los colaboradores de una red de salud. REE [Internet]. 2020 [citado 21 Sep
2020]; 14(2): 11-18. Disponible en: http://eugenioespejo.unach.edu.ec/index.php/EE/
article/view/123/257. https://doi.org/10.37135/ee.04.09.03.
2. Leppink J, O'Sullivan P, Winston K. Evidence against vs. in favour of a null hypothesis.
Perspect Med Educ [Internet]. 2017 [citado 11 Sep 2020]; 6: 115–118. Disponible en:
https://link.springer.com/article/10.1007/s40037-017-0332-6.
3. Nuzzo RL. An introduction to Bayesian data analysis for correlations. PM&R [Internet].
2017 [citado 15 Sep 2020]; 9(12): 1278-1282. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.
com/doi/full/10.1016/j.pmrj.2017.11.003. https://doi.org/10.1016/j.pmrj.2017.11.003.
4. Ly A, Raj A, Etz A, Gronau QF, Wagenmakers EJ. Bayesian reanalyses from summary
statistics: a guide for academic consumers. Adv Meth Pract Psychol Sci [Internet]. 2018
[citado 07 Sep 2020]; 1(3): 367-374. Disponible en: https://journals.sagepub.com/doi/full/
10.1177/2515245918779348. https://doi.org/10.1177/2515245918779348.
5. Goss-Sampson MA. Bayesian Inference in JASP: A Guide for Students. University of
Amsterdam: JASP team; 2020.
Recibido: 10 de noviembre de 2020
Aceptado: 13 de febrero de 2021
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REE Volumen 15(3) Riobamba sep. - dic. 2021
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
ISSN-impreso 1390-7581
ISSN-digital 2661-6742
Uso del factor Bayes durante el análisis estadístico: un ejemplo
Use of the Bayes factor during statistical analysis: an example
https://doi.org/10.37135/ee.04.12.01
Autor:
Cristian Antony Ramos Vera1 - https://orcid.org/0000-0002-3417-5701
1Universidad Cesar Vallejo, Lima. Perú
Autor de correspondencia: Cristian Antony Ramos Vera. Universidad Cesar Vallejo. Dirección
postal Av. Del Parque 640, San Juan de Lurigancho 15434. Email: cristony_777@hotmail.com.
Teléfono: +51977782852.
RESUMEN
El factor de Bayes resulta una prueba recomendable para la comprobación de las hipótesis esta-
dísticas atendiendo al estado de los p valores, empleando la escala de clasificación de Jeffreys
preferiblemente.
Palabras clave: teorema de Bayes, análisis estadístico, pruebas de hipótesis.
ABSTRACT
The Bayes factor is a recommended test for the verification of statistical hypotheses taking into
account the state of the p values, preferably using the Jeffreys classification scale.
Keywords: Bayes Theorem, Statistical Analysis, Hypothesis-Testing
Sr. Editor:
En el número 2 del volumen 14 de la Revista Eugenio Espejo, se publicó un importante estudio
que reporta la existencia de una correlación negativa y estadísticamente significativa entre el
estrés (ES) y el desempeño laboral (DL), en 98 miembros colaboradores de la red de Salud de
Trujillo, cuyos datos fueron analizados mediante la significación estadística de la hipótesis nula
(NHST), utilizando el coeficiente de correlación de Spearman.
(1)
El empleo del factor de Bayes sería recomendable como complemento para la comprobación de
las hipótesis estadísticas a partir del estado de los p valores,
(2,3)
utilizando la escala de clasifica-
ción de Jeffreys:
(4,5)
débil, moderado, fuerte y muy fuerte (tabla 1).
Tabla 1. Valores de interpretación cuantificable del factor Bayes
(4,5)
Diseño del autor
Al respecto, se realizó un análisis estadístico bayesiano de los datos reportados en el artículo
Estrés y desempeño laboral de los colaboradores de una red de salud,
(1)
cuyo tamaño muestral
fue de 98 individuos y el coeficiente de correlación entre ES y DL obtenido mediante rho Spear-
man resultó -.688. Para este método se consideraron dos interpretaciones del factor Bayes: FB10
(a favor de la hipótesis alternativa de significancia) y BF01 (a favor de la hipótesis nula), con un
intervalo de credibilidad del 95%.
(3,4)
Los resultados obtenidos del factor Bayes reflejaron que BF10=1.58e+12 y BF01=6.32e-13 e
IC95% [-.776 a -.560], lo que respaldó los resultados con respecto a la relación estadística entre
ES y DL reportada por Delgado-Espinoza et al.
(1)
Conflictos de intereses: el autor declara que no existen.
Declaración de contribución: Cristian Antony Ramos Vera realizó el análisis y la redacción del
artículo científico.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Delgado-Espinoza SK, Calvanapón-Alva FL. Cárdenas-Rodríguez K. Estrés y desempeño
laboral de los colaboradores de una red de salud. REE [Internet]. 2020 [citado 21 Sep
2020]; 14(2): 11-18. Disponible en: http://eugenioespejo.unach.edu.ec/index.php/EE/
article/view/123/257. https://doi.org/10.37135/ee.04.09.03.
2. Leppink J, O'Sullivan P, Winston K. Evidence against vs. in favour of a null hypothesis.
Perspect Med Educ [Internet]. 2017 [citado 11 Sep 2020]; 6: 115–118. Disponible en:
https://link.springer.com/article/10.1007/s40037-017-0332-6.
3. Nuzzo RL. An introduction to Bayesian data analysis for correlations. PM&R [Internet].
2017 [citado 15 Sep 2020]; 9(12): 1278-1282. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.
com/doi/full/10.1016/j.pmrj.2017.11.003. https://doi.org/10.1016/j.pmrj.2017.11.003.
4. Ly A, Raj A, Etz A, Gronau QF, Wagenmakers EJ. Bayesian reanalyses from summary
statistics: a guide for academic consumers. Adv Meth Pract Psychol Sci [Internet]. 2018
[citado 07 Sep 2020]; 1(3): 367-374. Disponible en: https://journals.sagepub.com/doi/full/
10.1177/2515245918779348. https://doi.org/10.1177/2515245918779348.
5. Goss-Sampson MA. Bayesian Inference in JASP: A Guide for Students. University of
Amsterdam: JASP team; 2020.
Recibido: 10 de noviembre de 2020
Aceptado: 13 de febrero de 2021
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