Modificando la valoración de los grados de significación (p)

Como es bien conocido, los grados de significación son objeto de controversia desde hace tiempo, sobre todo a partir de trabajos críticos como el de Vul (2009). Se ha intentado bien corregir la problemática con el uso de algoritmos modificados, por ejemplo en R (Herrero et al., 2011), e incluso eliminarlo (Newcombe, 2013), pero su uso tan extendido en el campo de las publicaciones científicas ha resistido hasta ahora todos los intentos de eliminación o modificación de una forma generalizada (Wasserstein & Lazar, 2016).

Ahora un grupo de investigadores, de distintos campos científicos, han planteado en la revista Nature Human Behavior alterar el criterio de significación estadística para un resultado del valor p clásico (Preprint en PsyArXiv http://osf.io/preprints/psyarxiv/mky9j; Benjamin et al.,2017). La nueva propuesta sugiere modificar el 0,05 por el 0,005. Entre las ventajas que podrá contener el cambio de criterio se encuentra mejorar la reproducción de los trabajos de investigación, disminuyendo los falsos positivos que se dan en este momento por usar el criterio del p<0,05. De esta forma, la línea propuesta hará que solo aquellos resultados con valores de p inferiores a 0,005 pasarán a ser considerados estadísticamente significativos. 

Grado de significación (p). Revisión ASA

Desde hace tiempo, se ha venido señalando que los valores de p son, en el mejor de los casos, un estadístico con bajo valor informativo sobre la investigación realizada, y muchas veces engañoso. Y sobre todo a raíz de artículo de E.Vul (2009), este concepto del grado de significación (pruebas p), ha sido objeto de críticas generalizadas. Se han intentado corregir sus resultados más contradictorios, como podemos observar en distintas librerías implementadas por ejemplo en R (Herrero et al., 2011), e incluso eliminarlo (Newcombe, 2013), pero la gran aceptación que tiene en el campo de las publicaciones científicas ha resistido hasta ahora todos los intentos.

La replicación de los estudios en Psicología:Uso del programa R

En el proceso de obtención del conocimiento científico, son importantes los mecanismos que replican los experimentos en el campo de la Psicología. El fundamento es que otros investigadores deben de poder ser capaces de repetir los resultados de los estudios publicados. 

Dentro de esta filosofía encontramos el proyecto de B.Nosek (Open Science Collaboration, 2015), destinado a facilitar la replicación de los resultados de 100 estudios publicados en revistas de Psicología, repitiéndose los estudios tal como se describen en los documentos seleccionados, y analizando los datos recogidos. Con el fin de maximizar la reproductibilidad y precisión, los análisis de todos los estudios duplicados fueron repetidos por otros analistas independientes del primer equipo de ejecución, usando para ello el lenguaje de programación R, con un formato estandarizado. 

Parsimonia científica

El principio de cautela, a la hora de interpretar los resultados, no siempre es contemplado en el trabajo científico, sufriendo muchas veces las publicaciones de claras exageraciones o distorsiones. Este hecho ha llevado en las últimas décadas, con la proliferación de las publicaciones, a un deterioro del conocimiento científico.

En los últimos tiempos una serie de investigaciones, intentan racionalizar el proceso de difusión científica, y entre ellas cabe citar el trabajo de Sumner et al. (2014). 

Muy recomendable en la biblioteca del moderno investigador.

Referencias.
Sumner,P.;Vivian-Griffiths;S.; Boivin,J.; Williams,A.;Venetis,C.A.; Davies,A.; Ogden,J.; Whelan,J.; Hughes,B.; Dalton,B.; Boy,F. and Chambers,C.D. (2014). The association between exaggeration in health related science news and academic press releases: retrospective observational study. BMJ,349:g7015. doi: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.g7015 (Acceso 22 Diciembre de 2014).