Técnicas de Machine Learning

Uso del p<0.05 en Investigación Científica

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Origen del p<0.05

El umbral de p<0.05 se remonta a Sir Ronald A. Fisher en la década de 1920. Propuso el 5% como un límite conveniente para la significación estadística. No obstante, no pretendía que se convirtiera en una norma rígida.

Interpretación del p<0.05

El valor p nos indica la probabilidad de obtener nuestros resultados observados (o más extremos) si la hipótesis nula es cierta. Por tanto, p<0.05 implica que hay menos de un 5% de probabilidad de que nuestros resultados se deban solo a la variación aleatoria.

Críticas al p<0.05

Depender únicamente del p<0.05 ha llevado a manipulaciones para alcanzar este umbral, conocidas como «p-hacking». Este hecho ha contribuido a la crisis de replicación, donde muchos estudios científicos no pudieron ser reproducidos.

Alternativas al p<0.05

El p<0.05 es una herramienta. Cuando se utiliza correctamente y con entendimiento, puede proporcionar información valiosa. Sin embargo, como cualquier herramienta, tiene limitaciones. Algunas sugerencias para un enfoque más flexible incluyen:

  • Uso de diferentes umbrales dependiendo del campo o estudio.
  • Consideración de los tamaños del efecto junto a los valores p.
  • Enfasis en los intervalos de confianza para proporcionar un rango de valores plausibles.

Estadísticas Bayesianas

Las estadísticas Bayesianas ofrecen otra perspectiva. En lugar de los valores p de los frecuentistas, proporcionan una declaración de probabilidad directa sobre el parámetro en cuestión utilizando información previa y datos observados. Esto a veces puede ofrecer una comprensión más intuitiva.

Conclusión

Aunque p<0.05 tiene significación histórica y es ampliamente utilizado, no debería ser el único determinante de la validez de un estudio. La ciencia está en constante evolución, y nuestros métodos y comprensión de la interpretación de datos también deberían evolucionar.

¡El pensamiento crítico es clave!

No aceptes el p<0.05 a su valor nominal. Profundiza, comprende el contexto y considera métodos alternativos al interpretar los resultados.

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