Una “estimación puntual” es la mejor suposición posible para el valor de un parámetro dados los datos muestreados. Por ejemplo, digamos que me gustaría estimar p , la probabilidad de que mi trimestre caiga cara a cara en un lanzamiento dado. Si volteo el cuarto cuatro veces y me sale cara tres veces, mi estimación puntual de p sería del 75%. Es la mejor suposición que puedo hacer sobre el trimestre sin ninguna información previa.
Además de una estimación puntual, las investigaciones generalmente brindan información sobre la “precisión” de la estimación puntual. En el ejemplo anterior, una investigación podría indicar la probabilidad de observar los datos (tres cabezas en cuatro lanzamientos) si una hipótesis nula fuera correcta, por ejemplo, que p fuera 50%. Esto se llama valor p, y es común rechazar hipótesis nulas cuando el valor p es suficientemente pequeño.
Otra forma de cuantificar la “precisión” de la estimación puntual es incluir un intervalo de confianza. En los datos de ejemplo anteriores, podríamos decir que estamos 95% seguros de que p está entre 19% y 99%. En otras palabras, el 75% es nuestra mejor suposición para p , pero hay un rango muy amplio de valores de p que razonablemente nos han permitido observar tres caras en cuatro monedas. Si recolectamos más datos (volteamos la moneda más veces), nuestro intervalo de confianza se volvería cada vez más pequeño, acercándose al valor verdadero de p.
En este estudio, $ 124 negativos es la estimación puntual de la cadena promedio de ganancias debido al pequeño tamaño de la clase. Sin embargo, el intervalo de confianza del 95% tiene un límite superior de $ 535 positivo. Esto nos dice que el intervalo de confianza es muy grande, por lo que no es probable que la estimación puntual sea muy precisa.
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No está claro por qué los autores intentan ocultar la baja importancia de sus hallazgos. Sin embargo, estaríamos equivocados al suponer que la estimación puntual es precisa y basar las decisiones de política educativa en ella.