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Artículo

p <0.05, ¿Un criterio mágico para resolver algún problema o una leyenda urbana?p <0.05, A magic criterion to solve any problem or an urban legend

Resumen

La prueba de hipótesis es un procedimiento conocido para el análisis de datos ampliamente utilizado en artículos científicos pero, al mismo tiempo, fuertemente criticado y su uso cuestionado y restringido en algunos casos debido a las inconsistencias observadas desde su aplicación. Este tema se analiza en este trabajo a partir de los fundamentos de la metodología estadística y los diferentes enfoques que se han desarrollado históricamente para resolver el problema del análisis de hipótesis estadísticas destacando un punto poco conocido: el valor de P es una variable aleatoria. Se analizan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y en base a ellos se analiza la inconsistencia del procedimiento comúnmente utilizado para determinar el valor de p, se compara con un valor de error tipo I (generalmente 0.05) y se obtiene se discute una conclusión y, sobre su base, Se identifican inconsistencias del procedimiento de análisis de datos, procedimiento que consiste en la identificación de un valor P, la comparación del valor P con un valor de error tipo I -que generalmente se considera 0.05- y a partir de esto la decisión sobre las conclusiones de el analisis. Adicionalmente, se presentan recomendaciones sobre la mejor forma de proceder a la hora de resolver un problema, así como los retos metodológicos y docentes a afrontar al analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis.Palabras clave: Pruebas de hipótesis de Neyman-Pearson, significancia de Fisher pruebas, pruebas de hipótesis bayesianas, normas de Vancouver, valor P, hipótesis nula. 05– y sobre esto la decisión sobre las conclusiones del análisis. Adicionalmente, se presentan recomendaciones sobre la mejor forma de proceder a la hora de resolver un problema, así como los retos metodológicos y docentes a afrontar al analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis.Palabras clave: Pruebas de hipótesis de Neyman-Pearson, significancia de Fisher pruebas, pruebas de hipótesis bayesianas, normas de Vancouver, valor P, hipótesis nula. 05– y sobre esto la decisión sobre las conclusiones del análisis. Adicionalmente, se presentan recomendaciones sobre la mejor forma de proceder a la hora de resolver un problema, así como los retos metodológicos y docentes a afrontar al analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis

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