La Asociación Estadounidense de Estadística ASA, por sus siglas en inglés ha publicado una "Declaración sobre la significación estadística y los valores P" con seis principios subyacentes al uso y la interpretación adecuados del valor p. El ASA publica esta guía sobre los valores p para mejorar la conductae interpretación de la ciencia cuantitativa e informar el creciente énfasis en la reproducibilidad de la investigación científica. La declaración también señala que la mayor cuantificación de la investigación científica y la proliferación de conjuntos de datos grandes y complejos ha ampliado el alcance de las estadísticas y la importancia de las técnicas elegidas adecuadamente,análisis adecuadamente realizados e interpretación correcta.
La buena práctica estadística es un componente esencial de la buena práctica científica, observa la declaración, y dicha práctica "enfatiza los principios del buen diseño y conducta del estudio, una variedad de resúmenes numéricos y gráficos de datos, comprensión del fenómeno en estudio, interpretación deresultados en contexto, informes completos y una comprensión lógica y cuantitativa adecuada de lo que significan los resúmenes de datos "
"El valor p nunca tuvo la intención de ser un sustituto del razonamiento científico", dijo Ron Wasserstein, director ejecutivo de la ASA. "Los argumentos estadísticos bien razonados contienen mucho más que el valor de un solo número y si ese número excede unumbral arbitrario. La declaración ASA está destinada a dirigir la investigación en una 'era posterior a p <0.05' ".
"Con el tiempo parece que el valor p se ha convertido en un guardián de si el trabajo es publicable, al menos en algunos campos", dijo Jessica Utts, presidenta de ASA. "Este aparente sesgo editorial conduce al 'efecto de archivador'.en el que la investigación con resultados estadísticamente significativos es mucho más probable que se publique, mientras que otro trabajo que podría ser tan importante científicamente nunca se ve en forma impresa. También conduce a prácticas llamadas por nombres como 'p-hacking' y 'datosdragado 'que enfatiza la búsqueda de pequeños valores p sobre otros razonamientos estadísticos y científicos ".
Los seis principios de la declaración, muchos de los cuales abordan conceptos erróneos y el mal uso del valor p, son los siguientes :
La declaración tiene párrafos cortos que explican cada principio.
A la luz de los malos usos y conceptos erróneos sobre los valores p, la declaración señala que los estadísticos a menudo complementan o incluso reemplazan los valores p con otros enfoques. Estos incluyen métodos "que enfatizan la estimación sobre las pruebas, como la confianza, la credibilidad o los intervalos de predicción;Métodos bayesianos; medidas alternativas de evidencia, tales como razones de probabilidad o factores de Bayes; y otros enfoques, tales como modelos teóricos de decisión y tasas de descubrimiento falso ".
"El contenido de la declaración ASA y el razonamiento detrás de esto no son nuevos: los estadísticos y otros científicos han estado escribiendo sobre el tema durante décadas", dijo Utts. "Pero esta es la primera vez que la comunidad de estadísticos, comorepresentado por la Junta Directiva de ASA, ha emitido una declaración para abordar estos problemas "
"Los problemas relacionados con la inferencia estadística son difíciles porque la inferencia en sí misma es un desafío", dijo Wasserstein. Señaló que se están publicando más de una docena de documentos de discusión en la revista ASA El estadístico estadounidense con la declaración para proporcionar más perspectiva sobre este tema amplio y complejo. "Lo que esperamos que siga es una discusión amplia en toda la comunidad científica que conduzca a un enfoque más matizado para interpretar, comunicar y usar los resultados de los métodos estadísticos eninvestigación."
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Materiales proporcionados por Asociación Americana de Estadística . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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