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.

Publicar resultados "negativos" en el campo científico

En el campo científico, el paradigma dominante, impide que gran parte de los resultados experimentales nunca sean públicos. Esto ocurre frecuentemente cuando las hipótesis que se manejan no terminan corroboradas por el análisis de los datos. 

Un ejemplo sencillo podría ser el ensayo de una técnica nueva de aprendizaje escolar que se cree que ayuda a los niños a mejorar su rendimiento en matemáticas. Si los resultados del experimento muestran que no hay ninguna diferencia significativa entre el grupo control y el grupo con la nueva técnica de aprendizaje, entonces el resultado terminará como un informe inédito, archivado junto a otros informes en los almacenes universitarios o incluso destruido con objeto de no ocupar espacio.