Investigadores del CIBERESP publican un trabajo sobre el uso del valor p en los artículos científicos

Imagen de una de las aplicaciones que menciona el artículo.
CIBERESP | lunes, 14 de diciembre de 2015

Un grupo de investigadores de la Universitat Politècnica de Catalunya y de instituciones de Salud Pública (IDIAP Jordi Gol, CIBERESP y ASPB) muestran, en un trabajo publicado recientemente en la revista Medicina Clínica, la importancia de la potencia y la hipótesis en la replicabilidad de la significación estadística.

El valor p o p-valor es ampliamente usado en el ámbito científico y biomédico, aunque suele ser malinterpretado como la probabilidad de la veracidad de una hipótesis. El contraste entre el lento aumento del arsenal terapéutico y el crecimiento casi exponencial de la investigación biomédica podría explicarse por el mal uso de este valor, como ha alertado John Ioannidis [1]. En esta línea, la revista Basic and Applied Social Psychology acaba de prohibir los valores p en sus artículos [2], provocando una gran controversia.

En este trabajo, Cortés, Casals, Langohr y González exponen la importancia de la potencia y la hipótesis previa mediante analogías y ejemplos que facilitan la comprensión. Para ello, utilizan una aplicación web desarrollada por los autores para destacar los riesgos de la interpretación del valor p en los supuestos de (1) ausencia de evidencia previa, (2) falta de potencia y/o (3) múltiples análisis.

La relevancia de este artículo radica en explicar llanamente qué condicionantes influyen en la replicabilidad de los resultados, resaltando las implicaciones de algunos abusos. Los autores acaban con unas breves recomendaciones para valorar la robustez de un resultado significativo en una investigación concreta.

El artículo se ha publicado en la revista Medicina Clínica, que posee un factor de impacto de 1.417. Su título es:

Referencias

  1. Ioannidis JP, Greenland S, Hlatky MA, Khoury MJ, Macleod MR, Moher D, et al. Increasing value and reducing waste in research design, conduct, and analysis. Lancet. 2014;383:166–75.
  2. Schmidt AM. Banning null hypothesis significance testing. ISBA Bulletin. 2015;22:5.