{"id":2509,"date":"2022-08-29T23:41:35","date_gmt":"2022-08-30T04:41:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/equipo-multidisciplinario-publica-una-nueva-guia-para-el-analisis-estadistico-de-la-neurociencia\/"},"modified":"2022-08-29T23:41:35","modified_gmt":"2022-08-30T04:41:35","slug":"equipo-multidisciplinario-publica-una-nueva-guia-para-el-analisis-estadistico-de-la-neurociencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/equipo-multidisciplinario-publica-una-nueva-guia-para-el-analisis-estadistico-de-la-neurociencia\/","title":{"rendered":"Equipo multidisciplinario publica una nueva gu\u00eda para el an\u00e1lisis estad\u00edstico de la neurociencia"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n<p>Investigadores del Centro de Mapeo de Circuitos Neurales (CNCM) de la Universidad de California en Irvine se han asociado con profesores de la Escuela de Informaci\u00f3n y Computer Sciences (ICS) para publicar una nueva gu\u00eda para el an\u00e1lisis estad\u00edstico en la investigaci\u00f3n en neurociencia. <\/p>\n<p>Publicado hoy en Neuron, el nuevo manual proporciona una descripci\u00f3n general de los modelos de efectos mixtos para mejorar el an\u00e1lisis estad\u00edstico en la investigaci\u00f3n de la neurociencia e instrucciones claras sobre c\u00f3mo reconocer cu\u00e1ndo se necesitan estos modelos y c\u00f3mo aplicarlos para una inferencia estad\u00edstica m\u00e1s s\u00f3lida.Uso de esta gu\u00eda conducir\u00e1 a un an\u00e1lisis m\u00e1s riguroso, reproducibilidad y conclusiones m\u00e1s ricas en el campo de la neurociencia.<\/p>\n<p>\u00abNuestro equipo CNCM contact\u00f3 a la facultad de estad\u00edstica para obtener una mejor comprensi\u00f3n de los modelos de efectos mixtos para ayudar \u00abLos investigadores de neurociencia mejoran su dise\u00f1o experimental. A trav\u00e9s de los esfuerzos de nuestro equipo multidisciplinario, los investigadores pueden producir an\u00e1lisis de datos con mayor validez y mayor reproducibilidad de los hallazgos experimentales\u00bb, dijo Xiangman Xu, Ph.D., profesor y Canciller del Departamento de Anatom\u00eda. y Neurobiolog\u00eda, y director del Centro de Mapeo de Circuitos Neurales de la Facultad de Medicina de la UCI.<\/p>\n<p>\u00abEste art\u00edculo fue motivado por nuestra observaci\u00f3n de un error estad\u00edstico com\u00fan en la neurociencia b\u00e1sica: las neuronas de diferentes animales a menudo se agrupan ingenuamente, asumiendo que las neuronas son observaciones independientes\u00bb, dijo Zhaoxia Yu, Ph.D., profesora asociada en el Departamento de Estad\u00edstica de la Facultad de Ciencias Donald Bren de la UCI. Ciencias de la Informaci\u00f3n y Computaci\u00f3n. \u00abComo estad\u00edsticos, siempre usamos los m\u00e9todos estad\u00edsticos que mejor se adaptan al dise\u00f1o del estudio subyacente. Aplicar nuestros m\u00e9todos a la investigaci\u00f3n en neurociencia es una contribuci\u00f3n significativamente valiosa a este campo de estudio\u00bb.<\/p>\n<p>Los m\u00e9todos m\u00e1s utilizados, como Prueba t, que es un tipo de estad\u00edstica inferencial utilizada para evaluar la diferencia entre las medias de dos grupos, y An\u00e1lisis de varianza (ANOVA), que es una colecci\u00f3n de modelos estad\u00edsticos y sus procedimientos de estimaci\u00f3n asociados que se utilizan para analizar las diferencias entre las medias. , a menudo no tienen en cuenta la dependencia de los datos y, por lo tanto, pueden ser mal utilizados, lo que puede conducir a conclusiones cient\u00edficas inexactas. El manual proporciona ejemplos de datos concretos sobre c\u00f3mo utilizar correctamente los modelos de efectos mixtos. Tambi\u00e9n apunta a practicar conjuntos de datos en el sitio web de CNCM. El acceso en l\u00ednea a conjuntos de datos de c\u00f3digos y pr\u00e1cticas est\u00e1 disponible para todos los usuarios interesados a trav\u00e9s del sitio web del UCI Center for Neural Circuit Mapping. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Los investigadores publican una nueva gu\u00eda para marcadores virales en el mapeo de circuitos neuronales <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Zhaoxia Yu et al, Beyond t test and ANOVA: application of mixed-effects models for more riguroso an\u00e1lisis estad\u00edstico en la investigaci\u00f3n en neurociencia, Neuron (2021). DOI: 10.1016\/j.neuron.2021.10.030 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Neuron <\/p>\n<p> Proporcionado por la Universidad de California, Irvine <strong>Cita<\/strong>: Equipo multidisciplinario publica nueva gu\u00eda para estad\u00edsticas de neurociencia an\u00e1lisis (2021, 16 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-multidisciplinario-team-publishes-guidance-neuroscience.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Investigadores del Centro de Mapeo de Circuitos Neurales (CNCM) de la Universidad de California en Irvine se han asociado con profesores de la Escuela de Informaci\u00f3n y Computer Sciences (ICS) para publicar una nueva gu\u00eda para el an\u00e1lisis estad\u00edstico en la investigaci\u00f3n en neurociencia. 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