ARRIBA: © ISTOCK.COM,SANJERI<\/p>\n
La forma actual en que muchos investigadores aplican los valores p para sacar conclusiones sobre la significancia estad\u00edstica es incorrecta e in\u00fatil, argumentan tres cient\u00edficos en un comentario de Nature <\/em> publicado ayer ( 20 de Marzo). Los autores instan a la comunidad de investigaci\u00f3n a abandonar por completo el concepto de significancia estad\u00edstica, y m\u00e1s de 800 estad\u00edsticos y cient\u00edficos se han adherido a la idea. hip\u00f3tesis sus resultados estad\u00edsticamente 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 cient\u00edficos pueden ignorar resultados interesantes que no alcanzan el est\u00e1ndar y pueden elegir datos o m\u00e9todos para tratar de superar el umbral.<\/p>\n Los autores dicen que no est\u00e1n tratando de prohibir los valores de p. M\u00e1s bien, \u00abpedimos que se detenga el uso de valores P en…<\/p>\n Los valores P pueden forzar resultados en un contexto binario que no refleja la complejidad del mundo\u00bb. Los autores desaf\u00edan a la comunidad investigadora a aceptar la incertidumbre. Sugieren que los intervalos de confianza deber\u00edan ser renombrados como intervalos de compatibilidad e instan a una mayor consideraci\u00f3n en la interpretaci\u00f3n de los datos. no s\u00f3lo los favorecidos, escriben. Factores como la evidencia de antecedentes, el dise\u00f1o del estudio, la calidad de los datos y la comprensi\u00f3n de los mecanismos subyacentes suelen ser m\u00e1s importantes que las medidas estad\u00edsticas como los valores de P o los intervalos.<\/p>\n La Asociaci\u00f3n Estadounidense de Estad\u00edstica tambi\u00e9n est\u00e1 presionando para poner fin a la significaci\u00f3n estad\u00edstica. . Independientemente de si alguna vez fue \u00fatil, una declaraci\u00f3n de importancia estad\u00edstica hoy en d\u00eda no tiene sentido, escriben los estad\u00edsticos en un editorial publicado ayer en un n\u00famero especial de The American Statistician <\/em> dedicado a este debate. [N]ing\u00fan valor p puede revelar la plausibilidad, presencia, verdad o importancia de una asociaci\u00f3n o efecto. Por lo tanto, una etiqueta de significancia estad\u00edstica no significa ni implica que una asociaci\u00f3n o efecto sea altamente probable, real, verdadero o importante, explican los autores del editorial.<\/p>\n A\u00fan as\u00ed, no todos los cient\u00edficos est\u00e1n dispuestos a abandonar la significaci\u00f3n estad\u00edstica. 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, fil\u00f3sofa de la ciencia en Virginia Tech, a NPR<\/em>. Deber\u00edamos tener mucho cuidado de renunciar a algo que nos permita responsabilizar a los investigadores, dice.<\/p>\n Las revistas tampoco est\u00e1n listas para descartar el concepto. Nature <\/em>public\u00f3 un editorial acompa\u00f1ante reconociendo cu\u00e1n arraigada est\u00e1 la importancia estad\u00edstica en la investigaci\u00f3n y afirmando que no busca cambiar la forma en que considera el an\u00e1lisis estad\u00edstico en la evaluaci\u00f3n de art\u00edculos en este momento.<\/p>\n Reciba acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos <\/strong>, as\u00ed como TS Digest<\/em><\/strong>, ediciones digitales de The Scientist<\/em><\/strong>, art\u00edculos destacados <\/strong>, \u00a1y mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ARRIBA: © ISTOCK.COM,SANJERI La forma actual en que muchos investigadores aplican los valores p para sacar conclusiones sobre la significancia estad\u00edstica es incorrecta e in\u00fatil, argumentan tres cient\u00edficos en un comentario de Nature publicado ayer ( 20 de Marzo). 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