7: Prueba de la significancia de los datos

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Un intervalo de confianza es una manera útil de reportar el resultado de un análisis porque establece límites sobre el resultado esperado. En ausencia de error determinado, o sesgo, un intervalo de confianza basado en la media de una muestra indica el rango de valores en el que esperamos encontrar la media de la población. Cuando reportamos un intervalo de confianza del 95% para la masa de un centavo como 3.117 g ± 0.047 g, por ejemplo, estamos afirmando que solo hay un 5% de probabilidad de que la masa esperada del centavo sea inferior a 3.070 g o superior a 3.164 g.

Debido a que un intervalo de confianza es una declaración de probabilidad, nos permite considerar preguntas comparativas, como estas:

“¿Los resultados de un método recién desarrollado para determinar el colesterol en sangre son significativamente diferentes de los obtenidos mediante un método estándar?”

“¿Existe una variación significativa en la composición del agua de lluvia recolectada en diferentes sitios a favor del viento de una planta de servicios públicos que quema carbón?”

En este capítulo introducimos un enfoque general que utiliza datos experimentales para formular y responder a tales preguntas, un enfoque que llamamos pruebas de significación.

La confiabilidad de las pruebas de significancia recientemente ha recibido mucha atención —véase Nuzzo, R. “Método científico: errores estadísticos”, Nature, 2014, 506, 150—152 para una discusión general de los temas— por lo que es apropiado comenzar este capítulo señalando la necesidad de asegurar que nuestros datos y nuestra pregunta de investigación son compatibles para que no leamos más en un análisis estadístico de lo que nuestros datos permiten; ver Leek, J. T.; Peng, R. D. “¿Cuál es la Pregunta? Science, 2015, 347, 1314-1315 para una útil discusión de seis preguntas comunes de investigación.

En el contexto de la química analítica, las pruebas de significancia suelen ir acompañadas de un análisis exploratorio de datos

“¿Hay alguna razón para sospechar que existe una diferencia entre estos dos métodos analíticos cuando se aplican a una muestra común?”

o un análisis de datos inferenciales.

“¿Hay alguna razón para sospechar que existe una relación entre estas dos mediciones independientes?”

Un resultado estadísticamente significativo para este tipo de preguntas de investigación analítica generalmente conduce al diseño de experimentos adicionales que son más adecuados para hacer predicciones o explicar una relación causal subyacente. Una prueba de significancia es el primer paso para construir una mayor comprensión de un problema analítico, ¡no la respuesta final a ese problema!