P-valores, α y β : ¿Cuantos nos equivocamos en biología?.
Encontrar un p-valor inferior a 0.05 no solo significa la descripción de un patrón “significativo” o no aleatorio (…y la culminación exitosa de muchos trabajos de investigación), implica en principio aceptar un 5% de falsos positivos, pero más aún, errar al menos un 30% de las veces en las conclusio...
- Autores:
-
Román Palacios, Cristian
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/20521
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/20521
- Palabra clave:
- Métodos cuántitativos
Investigación científica
Biología
Estadística
- Rights
- openAccess
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Summary: | Encontrar un p-valor inferior a 0.05 no solo significa la descripción de un patrón “significativo” o no aleatorio (…y la culminación exitosa de muchos trabajos de investigación), implica en principio aceptar un 5% de falsos positivos, pero más aún, errar al menos un 30% de las veces en las conclusiones que de los análisis derivan. Desde el desarrollo de la teoría tras los valores p por Ronald Fisher y su aplicación en pruebas de hipótesis, a cargo de Jerzy Neyman y Egon Pearson, la popularidad creciente de la utilidad de estos métodos cuantitativos para soportar ó refutar hipótesis, ha hecho poco conspicuos los notables problemas en los cuales se incurre durante uso. El valor p ha sido usualmente definido como “la probabilidad de hallar un efecto tan o más extremos que el observado, asumiendo como verdadera la hipótesis nula (Ho: no efecto)”. Es decir, representa una medida de la intensidad de la evidencia en contra de la hipótesis nula sin dar indicio alguno sobre Ha. |
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