ERROR DE PREDICCIÓN

[carlotapir]

holaaaaaaaa!!!! he estado buscando en el foro sobre el "ERROR DE PREDICCIÓN" pero en ningún post he conseguido aclarar mi duda. No termino de ver qué es el error de predicción (tengo un cacao entre puntuaciones pronosticadas por la recta de regresión, las puntuaciones con test paralelo y demás que ya no sé ni por donde me da el aire...)

Aquí os pongo la definición del libro de estadística de CEDE, y si alguien lo puede explicar más claro o con algún ejemplo pues mejor que mejor!!!!

"El error de predicción es la diferencia entre la puntuación observada estimada para un sujeto a través de la forma paralela X2 y la obtenida en el propio test. Si tenemos un test (X1) y un paralelo (X2), podemos correlacionar amobos y construir una recta de regresión con X1 como criterio, y con X2 como predictor. Así, el error de predicción sería la diferencia entre la puntuación de X1 real y la puntuación de X1 pronosticada a través de la recta de regresión".

[Asakamaya]

Imagínate que tienes dos medidas: X1 con la mitad de un test, y X2 con la otra mitad del test.

Las correlacionas y obtienes una fórmula que las relaciona, de manera que a unas puntuaciones en X2 le corresponden otras puntuaciones determinadas en X1. --> ecuación de regresión.

Ahora coges a un pobre sujeto que pasa por delante tuyo y le haces rellenar el test entero (X1 y X2). Él se queja de que no tiene tiempo porque quiere irse a merendar, pero tú le dices que se deje de monsergas, que es por el bien de la ciencia

De momento, coges sólo las puntuaciones en X2 y usando la fórmula que habías calculado antes (la ecuación de regresión) pronosticas los resultados que ese sujeto va a sacar en X1.

( por eso a X2 la llamas "variable predictor", porque te sirve para predecir X1. Y a X1 la llamas "variable criterio", porque te sirve de criterio para ver si estás haciendo bien los cálculos).

Como decíamos, ya has hecho tus calculitos y has pronosticado los valores de X1 según la ecuación de regresión... Y ahora viene la hora de la verdad, tachaaaaan... como le has hecho al sujeto rellenar también la mitad X1 del test, puedes comparar los datos "reales" (lo que ha respondido el sujeto de verdad en X1) con los datos "pronosticados" (lo que te ha dado a ti al usar la ecuación de regresión que relaciona X2 con X1).

La diferencia entre ambos X1 (el real y el pronosticado o "predicho") es el error de predicción.

¿Se entiende así mejor?

P.D.: si te sale mucho error de predicción puedes reconocer que tu test es muy malo, o echarle toda la culpa al sujeto por rellenar mal el test

[carlotapir]

gracias amaya! lo veo claro excepto una cosa: en tu ejemplo, ¿qué sería entonces la medida paralela??????

[carlotapir]

Esque tengo varios apuntes que se contradicen:

1) cede: error predicción: "medida paralela en lugar de recta de regresión" (AQUÍ HABLA DE MEDIDA PARALELA Y RECTA DE REGRESIÓN)

2) compañero: error predicción: "es la diferencia entre la puntuación observada estimada para un sujeto a través de una forma paralela y la obtenida en el propio test" (AQUÍ HABLA DE MEDIDA PARALELA Y PROPIO TEST)

[Asakamaya]

Ostras, pues sí, te lo he puesto mal, ¿ves como no domino tanto la estadística?

Corrijo... De ejemplo he usado dos mitades de un mismo test... Pero da igual, en vez de que X1 y X2 sean dos mitades, imagínate que son dos tests diferentes pero similares ("paralelos").

De hecho la lógica de partir un test en dos es que es como estar creando dos tests paralelos de uno solo

Vale. Inventémonos la situación:
X1 es un análisis de sangre para mirar... yo que sé... el azúcar.
X2 es un análisis de orina para medir lo mismo (no tengo ni idea si se puede ver el azúcar en la orina, me perdonen los médicos presentes si estoy metiendo la pata).

Son tests paralelos porque te sirven para medir lo mismo.

El paciente resulta que tiene fobia a las agujas y el médico le quiere mirar los niveles de azúcar de todos modos. ¿Qué puede hacer? Pues le hace mear en un bote.

X2 (el test de orina) te sirve de predictor para X1 (azúcar si lo midieras en sangre).

Imagínate que lo normal sería que siempre se hallara el doble de azúcar en orina que en sangre. Por lo tanto podrías decir que X1 y X2 se relacionan con la siguiente "recta de regresión":

X2 = 2 * X1

Así que a tu paciente fóbico, viéndole los resultados en orina, le pronosticarías un valor doble para el análisis de sangre (sin habérselo hecho).

El error de predicción, en este caso, sería como tú decías: "la diferencia entre la puntuación de X1 real y la puntuación de X1 pronosticada a través de la recta de regresión", es decir:

la diferencia entre el azúcar que realmente tiene en sangre el paciente (si le pincharas a traición con la aguja), y el azúcar pronosticado en sangre a través de la recta regresión que has establecido con la orina.

¿Así mejor?

[carlotapir]

ahora sí más que entendido, MIL GRACIAS AMAYA, eres grande!!!!!!

[Asakamaya]

Y ya para rematar, conceptos fugaces, que creo que decías que te liaban los términos:

Puntuaciones en la medida paralela = son las puntuaciones sacadas en X2 (en el ej. son las puntuaciones en el test de orina).

Puntuaciones reales en X1 (o puntuaciones del criterio) = son las puntuaciones verdaderas que sacaría el paciente en X1 (en el ejemplo, el azúcar observado si el paciente efectivamente se hiciera el análisis de sangre).

Puntuaciones pronosticadas = son las puntuaciones en X1 que calculas que el paciente tendría utilizando X2 como predictor (es decir, sin pasarle literalmente el test X1). En el ejemplo, sería el azúcar en sangre que infieres después de hacerle un test de orina.

Recta de regresión = es la fórmula que utilizas para calcular los valores de X1 a partir de las puntuaciones que has obtenido en X2. O sea, el método para obtener "puntuaciones pronosticadas" a partir de la "medida en el test paralelo".