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Los estadísticos se rebelan contra los métodos engañosos pero comunes

Los estadísticos se rebelan contra los métodos engañosos pero comunes


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Un artículo publicado recientemente en Revista Naturaleza pide que se tomen medidas contra el uso engañoso de la "significación estadística". El trabajo cuenta con el apoyo de más de ochocientos académicos de disciplinas.

¡Encantado de conocerte, "valores P"!

La importancia estadística prevalece en muchos campos y tiene un impacto profundo en nuestra vida diaria, elecciones y decisiones. Los tres científicos detrás del artículo argumentan que, en los análisis estadísticos, sucede con demasiada frecuencia que concluye que "no hay diferencia" entre dos grupos estudiados. En estadística, este fenómeno se denomina "hipótesis nula".

VEA TAMBIÉN: LAS MEJORES REVISTAS ACADÉMICAS PARA INGENIEROS

Los autores afirman que un estudio que afirma tal cosa basándose únicamente en la hipótesis nula es peligrosamente engañoso. Su argumento es que puede haber una diferencia minúscula entre dos grupos estudiados, aunque uno de ellos puede resultar significativo y el otro insignificante. Esta dicotomización ocurre debido a que el método se basa demasiado estrictamente en un factor, como el umbral.

"Seamos claros sobre lo que debe detenerse: nunca debemos concluir que 'no hay diferencia' o 'no hay asociación' solo porque un valor de P es mayor que un umbral como 0.05 (...) Tampoco debemos concluir que dos estudios entran en conflicto porque uno tuvo un resultado estadísticamente significativo y el otro no. Estos errores desperdician esfuerzos de investigación y desinforman las decisiones políticas ".

¿Como funciona?

"Por ejemplo, considere una serie de análisis de los efectos no deseados de los medicamentos antiinflamatorios2. Debido a que sus resultados no fueron estadísticamente significativos, un grupo de investigadores concluyó que la exposición a los medicamentos 'no se asoció' con la fibrilación auricular de nueva aparición (... ) y que los resultados contrastaron con los de un estudio anterior con un resultado estadísticamente significativo ".

Observar los datos reales no demostró lo anterior, argumentan, afirmando así: "Es ridículo concluir que los resultados estadísticamente no significativos mostraron 'ninguna asociación', cuando la estimación del intervalo incluyó aumentos de riesgo graves; es igualmente absurdo afirman que estos resultados contrastaban con los resultados anteriores que mostraban un efecto observado idéntico. Sin embargo, estas prácticas comunes muestran cómo la confianza en los umbrales de importancia estadística puede inducir a error ".

Las consecuencias Los profesores de Amrhein, Greenland y McShane también afirman que todo el tema es en realidad más humano que estadístico, somos nosotros y nuestros procesos cognitivos los que funcionan de esta manera categórica. "Llevó a los científicos y editores de revistas a privilegiar tales resultados, distorsionando así la literatura. Las estimaciones estadísticamente significativas están sesgadas hacia arriba en magnitud y potencialmente en gran medida, mientras que las estimaciones estadísticamente no significativas están sesgadas hacia abajo en magnitud".

¿Hay una salida? "Pedimos (...) que se abandone todo el concepto de significación estadística. (...) Una razón para evitar esa 'dicotomanía' es que todas las estadísticas, incluidos los valores de P y los intervalos de confianza, varían naturalmente de un estudio a otro, y a menudo lo hacen en un grado sorprendente ".

"Debemos aprender a aceptar la incertidumbre", continúan. "Una forma práctica de hacerlo es cambiar el nombre de los intervalos de confianza como 'intervalos de compatibilidad' e interpretarlos de una manera que evite el exceso de confianza".

No estan solos

Este artículo es importante en una línea de otras advertencias similares escritas por científicos en los últimos años, todas abogando contra el uso de la metodología engañosa. En 2016, la Asociación Estadounidense de Estadística publicó una declaración enEl estadístico estadounidense advirtiendo contra el uso indebido de la significación estadística y los valores de P.

El número también incluyó muchos comentarios sobre el tema. Este mes, un número especial de la misma revista intenta impulsar estas reformas. Presenta más de 40 artículos sobre "Inferencia estadística en el siglo XXI: un mundo más allá de P <0,05". Los editores presentan la colección con la precaución "no digas 'estadísticamente significativo'". Otro artículo con docenas de signatarios también pide a los autores y editores de revistas que rechacen esos términos.


Ver el vídeo: Conceptos básicos de estadística (Julio 2022).


Comentarios:

  1. Stancliff

    Ciertamente tienes razón. En él, algo es y es un pensamiento excelente. Te apoyo.

  2. Shafiq

    ¿Los bots están teniendo una discusión aquí? ¡Hola bots de un humano!

  3. Nelli

    Me gustaría continuar ... suscrito al canal :)

  4. Dallin

    Maravillosamente, pieza muy útil

  5. Macinnes

    Esta es la preciosa frase

  6. Clyford

    Creo que no tienes razón. Vamos a discutir.Escríbeme en PM, nos comunicaremos.



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