Saltar al contenido principal
LibreTexts Español

12: Conclusión

  • Page ID
    150722
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Cuidado con la falsa confianza. Pronto puede desarrollar una sensación de satisfacción engreído de que su trabajo no se equivoca como el de todos los demás.Pero no le he dado una introducción exhaustiva a las matemáticas del análisis de datos. Hay muchas maneras de enfurecentar las estadísticas más allá de estos simples errores conceptuales.

    Los errores ocurrirán a menudo, porque de alguna manera, pocas licenciaturas o escuelas de medicina requieren cursos de estadística y diseño experimental —y algunos cursos introductorios de estadística saltan temas de poder estadístico e inferencia múltiple. Esto se considera aceptable a pesar del papel primordial de los datos y el análisis estadístico en la búsqueda de la ciencia moderna; no aceptaríamos médicos que no tengan experiencia con medicamentos recetados, entonces ¿por qué aceptamos científicos sin formación en estadística? Los científicos necesitan capacitación y asesoramiento estadísticos formales. Para cotizar:

    “Consultar al estadístico una vez terminado un experimento suele ser simplemente pedirle que realice un examen post mortem. Quizás pueda decir de qué murió el experimento”.

    —R. A. Fisher, popularizador del valor p

    Las revistas pueden optar por rechazar investigaciones con análisis estadísticos de baja calidad, y las nuevas pautas y protocolos pueden eliminar algunos problemas, pero hasta que tengamos científicos adecuadamente capacitados en los principios de la estadística, el diseño experimental y el análisis de datos no se mejorarán. La búsqueda de significancia estadística que todo lo consume solo continuará.

    El cambio no será fácil. Los estándares estadísticos rigurosos no son gratuitos: si los científicos comienzan a realizar rutinariamente cálculos de potencia estadística, por ejemplo, pronto descubrirán que necesitan tamaños de muestra mucho más grandes para llegar a conclusiones sólidas. Los ensayos clínicos no son gratuitos, y las investigaciones más caras significan menos ensayos publicados. Podría objetar que el progreso científico se ralentizará innecesariamente, pero ¿no es peor construir nuestro progreso sobre una base de resultados poco sólidos?

    A cualquier estudiante de ciencias: invierte en uno o dos cursos de estadística mientras tengas la oportunidad. A los investigadores: invertir en formación, un buen libro y asesoramiento estadístico. Y por favor, la próxima vez que escuches a alguien decir “El resultado fue significativo con\(p<0.05\), así que solo hay una\(1\)\(20\) posibilidad es una casualidad!” , por favor pégalos en la cabeza con un libro de texto de estadísticas para mí.

    Descargo de responsabilidad: El asesoramiento de esta guía no puede sustituir al asesoramiento de un profesional estadístico capacitado. Si crees que estás sufriendo algún error estadístico grave, consulta a un estadístico de inmediato. No me responsabilizaré de ninguna lesión a su dignidad, error estadístico o idea errónea sufrida como consecuencia de su uso de este sitio web.

    El uso de esta guía para justificar el rechazo de los resultados de un estudio científico sin revisar la evidencia en ningún detalle es motivo para ser abofeteado en la cabeza con un libro de texto estadístico muy grande. Esta guía debería ayudarte a encontrar errores estadísticos, no permitirte ignorar selectivamente la ciencia que no te gusta.


    This page titled 12: Conclusión is shared under a CC BY 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Alex Reinhart via source content that was edited to the style and standards of the LibreTexts platform; a detailed edit history is available upon request.