Ítem
Solo Metadatos

p < 0,05 ¿Criterio mágico para resolver cualquier problema o leyenda urbana?

Título de la revista
Autores
Monterrey Gutiérrez, Pedro

Fecha
2012

Directores

ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Pontificia Universidad Javeriana

Buscar en:

Métricas alternativas

Resumen
Las Pruebas de Hipótesis son el procedimiento de análisis más conocido por los investigadores y utilizado en las revistas científicas pero, a su vez, ellas han sido fuertemente criticadas, su uso ha sido cuestionado y restringido en algunos casos por las inconsistencias observadas en su aplicación. Este problema se analiza, en este artículo, tomando como punto de partida los Fundamentos de la Metodología Estadística y los diferentes enfoques que históricamente se han desarrollado para abordar el problema del análisis de las Hipótesis Estadísticas. Resaltándose un punto poco conocido por algunos: el carácter aleatorio de los valores P. Se presentan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y a partir de ellas se identifican las inconsistencias del procedimiento de conducta que indica identificar un valor P, compararlo con el valor del error de tipo I -que usualmente es considerado como 0,05- y a partir de ahí decidir las conclusiones del análisis. Adicionalmente se identifican recomendaciones sobre cómo proceder en un problema, así como los retos a enfrentar, en lo docente y en lo metodológico, para analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis de interés.
Abstract
Hypothesis testing is a well-known procedure for data analysis widely used in scientific papers but, at the same time, strongly criticized and its use questioned and restricted in some cases due to inconsistencies observed from their application. This issue is analyzed in this paper on the basis of the fundamentals of the statistical methodology and the different approaches that have been historically developed to solve the problem of statistical hypothesis analysis highlighting a not well known point: the P value is a random variable. The fundamentals of Fisher's, Neyman-Pearson's and Bayesian's solutions are analyzed and based on them, the inconsistency of the commonly used procedure of determining a p value, compare it to a type I error value (usually 0.05) and get a conclusion is discussed and, on their basis, inconsistencies of the data analysis procedure are identified, procedure consisting in the identification of a P value, the comparison of the P-value with a type-I error value -which is usually considered to be 0.05- and upon this the decision on the conclusions of the analysis. Additionally, recommendations on the best way to proceed when solving a problem are presented, as well as the methodological and teaching challenges to be faced when analyzing correctly the data and determining the validity of the hypotheses.
Palabras clave
Pruebas de Hipótesis de Neyman-Pearson , Pruebas de Significación de Fisher , Pruebas de Hipótesis Bayesianas , Normas de Vancouver , Valores P , Hipótesis nada
Keywords
Neyman-Pearson's hypothesis tests , Fisher's significance tests , Bayesian hypothesis tests , Vancouver norms , P-value , null-hypothesis
Buscar en:
Enlace a la fuente
Colecciones