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

Abstract

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.Palabras clave: Pruebas de Hipótesis de Neyman-Pearson. Pruebas de Significación de Fisher. Pruebas de Hipótesis Bayesianas. Normasde Vancouver. Valores P. Hipótesis nada.