Calculadora de Prueba de Wald

Pruebas Estadísticas Avanzadas

Esta calculadora realiza una prueba de Wald para determinar la significancia estadística de una estimación de parámetro.

Ejemplos Prácticos

Ve cómo se aplica la Prueba de Wald en diferentes escenarios. Carga un ejemplo para ver cómo funciona el cálculo.

Prueba de Significancia Básica

General

Una prueba estándar para ver si un coeficiente es significativamente diferente de cero.

β̂: 2.5, β₀: 0

SE: 1.1, α: 0.05

Impacto de la Educación en los Salarios

Economía

Probando si un año adicional de educación (coeficiente = 0.08) tiene un efecto no cero en los salarios, con un error estándar de 0.02.

β̂: 0.08, β₀: 0

SE: 0.02, α: 0.05

Ensayo de Eficacia de Medicamento

Médico

Un estudio encuentra que un nuevo medicamento tiene un tamaño de efecto de -0.5 con un error estándar de 0.2. ¿Es este efecto significativamente diferente de cero?

β̂: -0.5, β₀: 0

SE: 0.2, α: 0.01

Prueba Contra un Valor Específico

Avanzado

Probando si una estimación de parámetro de 1.2 (SE = 0.15) es significativamente diferente de un valor teórico de 1.0.

β̂: 1.2, β₀: 1.0

SE: 0.15, α: 0.05

Otros Títulos
Entendiendo la Prueba de Wald: Una Guía Completa
Una herramienta esencial para pruebas de hipótesis en análisis estadístico, la prueba de Wald ayuda a determinar la significancia de parámetros en un modelo.

¿Qué es la Prueba de Wald?

  • Principio Fundamental
  • El Estadístico de Wald
  • Relación con Otras Pruebas
La prueba de Wald es una prueba estadística paramétrica utilizada para evaluar la significancia de parámetros individuales en un modelo estadístico. Determina si una variable independiente tiene una relación estadísticamente significativa con la variable dependiente. La idea central es probar si el coeficiente estimado del parámetro es significativamente diferente de un valor específico, que usualmente es cero (la hipótesis nula).
Principio Fundamental
La prueba funciona comparando la estimación de máxima verosimilitud del parámetro (β̂) con su valor hipotetizado (β₀). La diferencia se estandariza dividiendo por el error estándar de la estimación. Un estadístico de Wald grande sugiere que el parámetro estimado está lejos del valor hipotetizado, llevando al rechazo de la hipótesis nula.
El Estadístico de Wald
La fórmula para el estadístico de Wald (W) es:
W = ( (β̂ - β₀)² ) / ( SE(β̂)² )
Bajo la hipótesis nula, este estadístico sigue una distribución chi-cuadrado (χ²) con un grado de libertad. Comparamos el valor W calculado con un valor crítico de la distribución χ² (o, más comúnmente, calculamos un valor p) para tomar una decisión.

Guía Paso a Paso para Usar la Calculadora

  • Ingresando Tus Datos
  • Eligiendo un Nivel de Significancia
  • Interpretando los Resultados
Usar la calculadora es sencillo. Sigue estos pasos para un análisis preciso.
1. Ingresa la Estimación del Parámetro (β̂)
Este es el coeficiente que quieres probar. Puedes encontrar este valor en la salida de tu análisis de regresión (ej., de R, Python, Stata, SPSS).
2. Ingresa el Valor Hipotetizado (β₀)
Este es el valor contra el cual estás probando. Para verificar si el parámetro es estadísticamente significativo, típicamente usas 0. Sin embargo, puedes usar cualquier valor para probar otras hipótesis.
3. Ingresa el Error Estándar (SE)
El error estándar de la estimación también está disponible en la salida de tu modelo, usualmente justo al lado del coeficiente mismo.
4. Selecciona el Nivel de Significancia (α)
Esto determina el umbral para la significancia estadística. Un valor de 0.05 es el más común, significando que aceptas un 5% de probabilidad de rechazar incorrectamente la hipótesis nula.
Interpretando los Resultados
La calculadora proporciona el estadístico de Wald, el valor p, y una conclusión clara. Si el valor p es menor que tu nivel de significancia elegido (α), rechazas la hipótesis nula y concluyes que tu parámetro es estadísticamente significativo.

Aplicaciones del Mundo Real de la Prueba de Wald

  • Economía y Finanzas
  • Bioestadística y Medicina
  • Ciencias Sociales
La prueba de Wald es ampliamente utilizada en varias disciplinas para validar modelos estadísticos.
Economía y Finanzas
Los economistas usan la prueba de Wald para determinar si variables como tasas de interés, inflación o política gubernamental tienen un efecto significativo en resultados económicos como el crecimiento del PIB o el desempleo.
Bioestadística y Medicina
En ensayos clínicos, los investigadores la usan para probar si un nuevo medicamento tiene un efecto estadísticamente significativo en un resultado de salud comparado con un placebo. Ayuda a validar si el efecto observado es real o debido al azar.
Ciencias Sociales
Los sociólogos y científicos políticos podrían usar la prueba de Wald para ver si factores como nivel de educación, ingresos o ubicación predicen significativamente comportamientos como patrones de votación o respuestas de encuestas.