La falta de reproducibilidad de la investigación: La estadística como legitimación del resultado

Autores/as

  • Scott Goddard Universidad de Texas (EE UU).
  • Valen Johnson Universidad de Texas (EE UU).

DOI:

https://doi.org/10.7203/metode.0.3913

Palabras clave:

evidencia estadística, test de hipótesis, análisis bayesiano, test bayesianos uniformemente más potentes

Resumen

La investigación científica se legitima mediante la replicación de sus resultados, pero los esfuerzos por replicar afirmaciones engañosas agotan la financiación. Nos centraremos en una de las causas de esos errores: los resultados de pruebas estadísticas que ofrecen falsos positivos debido al azar. Los métodos estadísticos clásicos confían en los p-valores para ponderar las pruebas frente a una hipótesis nula, pero las pruebas de hipótesis bayesianas ofrecen resultados más fáciles de comprender, siempre que uno pueda especificar distribuciones a priori para la hipótesis alternativa. Describiremos nuevas pruebas, los UMPBT, test bayesianos que ofrecen una especificación por defecto de las alternativas a priori, y mostraremos que estos test también maximizan la potencia estadística.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Scott Goddard, Universidad de Texas (EE UU).

Estudiante de doctorado del departamento de Estadística. Universidad de Texas (EE UU).

Valen Johnson, Universidad de Texas (EE UU).

Jefe del departamento de Estadística. Universidad de Texas (EE UU).

Citas

Begley, C. and L. Ellis, 2012. «Drug Development: Raise Standards for Preclinical Cancer Research». Nature, 483(7391): 531-533. DOI: <10.1038/483531a>.

Bem, D., 2011. «Feeling the Future: Experimental Evidence for Anomalous Retroactive Influences on Cognition and Effect». Journal Personality and Social Psychology, 100(3): 407-425. DOI: <10.1037/a0021524>.

Bem, D.; Utts, J. and W. Johnson, 2011. «Must Psychologists Change the Way They Analyze Their Data?». Journal Personality and Social Psychology, 101(4): 716-719. DOI: <10.1037/a0024777>.

Berger, J. and T. Sellke, 1987. «Testing a Point Null Hypothesis: Irreconcilability of -values and Evidence». Journal of the American Statistical Association, 82(397): 112-122. DOI: <10.2307/2289131>.

Edwards, W.; Lindman, H. and L. Savage, 1963. «Bayesian Statistical Inference for Psychological Research». Psychological Review, 70(3): 193-242. DOI: <10.1037/h0044139>.

Hirschhorn, J.; Lohmueller, K.; Byrne, E. and K. Hirschhorn, 2002. «A Comprehensive Review of Genetic Association Studies». Genetics in Medicine, 4(2): 45-61. DOI: <10.1097/00125817-200203000-00002>.

Johnson, V. E., 2013a. «Uniformly Most Powerful Bayesian Tests». The Annals of Statistics, 41(1): 1716-1741. DOI: <10.1214/13-AOS1123>.

Johnson, V. E., 2013b. «Revised Standards for Statistical Evidence». PNAS, 110(48): 19313-19317. DOI: <10.1073/pnas.1313476110>.

Prinz, F.; Schlange, T. and K. Asadullah, 2011. «Believe It or Not: How Much Can We Rely on Published Data on Potential Drug Targets?». Nature Reviews Drug Discovery, 10(9): 712. DOI: <10.1038/nrd3439-c1>.

Rouder, J. and R. Morey, 2011. «A Bayes Factor Meta-analysis of Bem’s ESP Claim». Psychonomic Bulleton and Review, 18(4): 682-689. DOI: <10.3758/s13423-011-0088-7>.

Sellke, T.; Bayarri, M. and J. Berger, 2001. «Calibration of p-values for Testing Precise Null Hypotheses». The American Statistician, 55(1): 62-71. DOI: <10.1198/000313001300339950>.

Wagenmakers, E.; Wetzels, R.; Borsboom, D. and H. van der Maas, 2011. «Why Psychologists Must Change the Way they Analyze Their Data: the Case of Psi: Comment on Bem (2011)». Journal of Personality and Social Psychology, 100(3): 426-432. DOI: <10.1037/a0022790>.

Publicado

16-04-2015

Cómo citar

Goddard, S., & Johnson, V. (2015). La falta de reproducibilidad de la investigación: La estadística como legitimación del resultado. Metode Science Studies Journal, (5), 175–179. https://doi.org/10.7203/metode.0.3913
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    885
  • PDF (Català)
    280
  • PDF
    138
  • PDF
    120

Número

Sección

Los números de la ciencia. La estadística como herramienta científica

Métrica

Artículos similares

<< < > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.