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

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.

• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/24922
• Acceso en línea: https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/24922
• Palabra clave: Pruebas de Hipótesis de Neyman-Pearson; Pruebas de Significación de Fisher; Pruebas de Hipótesis Bayesianas; Normas de Vancouver; Valores P; Hipótesis nada; Neyman-Pearson's hypothesis tests; Fisher's significance tests; Bayesian hypothesis tests; Vancouver norms; P-value; null-hypothesis
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