Reducción de la importancia estadística, dicen los científicos
ARRIBA: © ISTOCK.COM,SANJERI
La forma actual en que muchos investigadores aplican los valores p para sacar conclusiones sobre la significancia estadística es incorrecta e inútil, argumentan tres científicos en un comentario de Nature publicado ayer ( 20 de Marzo). Los autores instan a la comunidad de investigación a abandonar por completo el concepto de significancia estadística, y más de 800 estadísticos y científicos se han adherido a la idea. hipótesis sus resultados estadísticamente significativos o insignificantes “prueban” lo que lleva a afirmaciones exageradas o conflictos artificiales entre estudios, dicen los autores. Debido al sesgo en las revistas de publicar hallazgos con valores de p por debajo de 0,05, los científicos pueden ignorar resultados interesantes que no alcanzan el estándar y pueden elegir datos o métodos para tratar de superar el umbral.
Los autores dicen que no están tratando de prohibir los valores de p. Más bien, «pedimos que se detenga el uso de valores P en…
Los valores P pueden forzar resultados en un contexto binario que no refleja la complejidad del mundo». Los autores desafían a la comunidad investigadora a aceptar la incertidumbre. Sugieren que los intervalos de confianza deberían ser renombrados como intervalos de compatibilidad e instan a una mayor consideración en la interpretación de los datos. no sólo los favorecidos, escriben. Factores como la evidencia de antecedentes, el diseño del estudio, la calidad de los datos y la comprensión de los mecanismos subyacentes suelen ser más importantes que las medidas estadísticas como los valores de P o los intervalos.
La Asociación Estadounidense de Estadística también está presionando para poner fin a la significación estadística. . Independientemente de si alguna vez fue útil, una declaración de importancia estadística hoy en día no tiene sentido, escriben los estadísticos en un editorial publicado ayer en un número especial de The American Statistician dedicado a este debate. [N]ingún valor p puede revelar la plausibilidad, presencia, verdad o importancia de una asociación o efecto. Por lo tanto, una etiqueta de significancia estadística no significa ni implica que una asociación o efecto sea altamente probable, real, verdadero o importante, explican los autores del editorial.
Ver Cómo usar los valores P correctamente
Aún así, no todos los científicos están dispuestos a abandonar la significación estadística. Prohibir la palabra significado bien puede liberar a los investigadores de ser responsables cuando restan importancia a los resultados negativos y manipulan sus hallazgos, dice Deborah Mayo, filósofa de la ciencia en Virginia Tech, a NPR. Deberíamos tener mucho cuidado de renunciar a algo que nos permita responsabilizar a los investigadores, dice.
Las revistas tampoco están listas para descartar el concepto. Nature publicó un editorial acompañante reconociendo cuán arraigada está la importancia estadística en la investigación y afirmando que no busca cambiar la forma en que considera el análisis estadístico en la evaluación de artículos en este momento.
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