Explorando el escenario cuando p es 0.051 o superior (p ≥ 0.051)

Aprenderá la importancia de los valores p, particularmente cuando son un "valor p mayor que 0.05", y sus implicaciones en el análisis estadístico y la interpretación de datos.

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Introducción

El análisis estadístico está en el centro de la toma de decisiones basada en datos y proporciona evidencia para informar las decisiones en diversos campos, desde la atención médica hasta los negocios. Un aspecto clave del análisis estadístico es el concepto de prueba de hipótesis. Dentro de este ámbito destaca un término: el valor de p. La valor de p es una probabilidad que proporciona una medida de la evidencia contra la H0 (hipótesis nula) que ofrecen los datos. La hipótesis nula representa una afirmación de que no hay efecto o diferencia, y es la hipótesis que normalmente se busca probar y posiblemente rechazar en favor de una hipótesis alternativa. Según los datos disponibles, el valor p representa la probabilidad de obtener los datos observados o incluso datos más extremos, dado que la H0 (hipótesis nula) es precisa. En otras palabras, cuantifica cuán sorprendentes serían los datos observados si la hipótesis nula fuera correcta.

Pruebas de significancia es un método estadístico que utiliza valores p para decidir si se rechaza la hipótesis nula. La convención en muchos campos científicos es rechazar la H0 (hipótesis nula) si el valor p es menor que 0.05, a menudo denominado nivel de significancia. Este umbral se elige para equilibrar los riesgos de rechazar falsamente la hipótesis nula (error tipo I) y no rechazar una hipótesis nula falsa (error tipo II). Si el valor p es <0.05, los resultados se consideran estadísticamente significativos, lo que sugiere que los datos observados son poco probables bajo la hipótesis nula.

Sin embargo, un error común es creer que el valor p representa la probabilidad de que H0 (hipótesis nula) sea cierta. Esto necesita ser corregido. El valor p está condicionado a que la hipótesis nula sea cierta. No proporciona información directa sobre la verdad o falsedad de la hipótesis nula en sí. Como se analiza a lo largo de este artículo, si bien el valor p es una herramienta valiosa, no cuenta toda la historia. Hay escenarios, como cuando el El valor p es mayor o igual a 0.051., donde se necesita una interpretación más matizada. Factores como el tamaño del efecto, el tamaño de la muestra y el poder de la prueba, entre otros, son esenciales para una comprensión más completa de los resultados estadísticos. En las próximas secciones, investigaremos más a fondo estas consideraciones para proporcionar una visión más amplia de los resultados estadísticos en lugar de adherirnos estrictamente al umbral tradicional del valor p.

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Destacado

• Un valor p es una probabilidad que ayuda a los investigadores a inferir si los datos respaldan su hipótesis.
• El umbral convencional de significación estadística, p < 0.05, no es una regla estricta y debe interpretarse contextualmente.
• Los valores de p ligeramente superiores a 0.05 (p = 0.051) no invalidan necesariamente los hallazgos de un estudio.
• La significancia estadística (valor p) y la significancia práctica (tamaño del efecto) pueden diferir; ambos son importantes para la interpretación de los datos.
• El tamaño del efecto complementa el valor p cuantificando la magnitud de un fenómeno o relación.
• El poder estadístico y el tamaño de la muestra influyen significativamente en la confiabilidad de los valores p y su interpretación.

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El umbral estándar (p < 0.05)

El concepto de un umbral del valor p porque la significancia surgió como una convención en muchos campos científicos, siendo un estándar común un valor p inferior a 0.05 o p <0.05Esta convención se originó a partir del trabajo del eminente estadístico R.A. Fisher en la década de 1920. Esta elección de umbral es algo arbitraria y ha sido objeto de debate.

Los resultados a menudo se consideran estadísticamente significativos cuando un valor p es inferior a 0.05. En otras palabras, si la H0 (hipótesis nula) es cierta, hay menos de un 5% de posibilidades de que se produzcan los datos observados (o más extremos). Como tal, los investigadores podrían rechazar la H0 (hipótesis nula) a favor de la H1 (hipótesis alternativa), concluyendo que los datos observados proporcionan evidencia sólida contra la hipótesis nula.

Sin embargo, la elección de un umbral de 0.05 no es una regla de oro. Representa un equilibrio, cuyo objetivo es limitar el riesgo de dos tipos de error:

El error tipo I es el rechazo incorrecto de una H0 verdadera (hipótesis nula, un “falso positivo”), y la probabilidad de cometer un error de Tipo I es igual al nivel de significancia. Si fijamos nuestro nivel de significancia en 0.05, aceptamos un 5% de probabilidad de rechazar incorrectamente la hipótesis nula.

Error tipo II - no rechazar una H0 falsa (hipótesis nula, un “falso negativo”). Sin embargo, el riesgo de error de tipo II es más difícil de cuantificar. Depende de varios factores, incluido el efecto real y el tamaño de la muestra.

Este umbral no debe considerarse una frontera estricta entre la verdad y la falsedad. Un valor p de 0.049 no difiere fundamentalmente de un valor p de 0.051. Sin embargo, llevarían a conclusiones diferentes sobre la significación estadística si uno se adhiriera estrictamente al estándar p < 0.05. Además, como exploramos en el resto de este artículo, centrarse únicamente en el valor p y hacer caso omiso de otras consideraciones, como los tamaños del efecto y el poder estadístico, puede conducir a una interpretación incompleta y potencialmente engañosa de los datos.

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Escenarios con valores de p mayores o iguales a 0.051

Entonces, ¿qué sucede cuando el valor de p supera ligeramente nuestro umbral convencional de importancia, situándose en el rango de 0.051 o más alto?

A primera vista, un valor p mayor que 0.05 podría llevar a la conclusión de que la hipótesis nula no debe rechazarse, lo que implica que no hay ningún efecto o diferencia significativa. Pero, como suele ocurrir en las estadísticas, la verdad tiene más matices.

La diferencia entre un valor p de 0.049 y un valor p de 0.051 es marginal. No significa necesariamente que el primero represente un efecto "verdadero" mientras que el segundo no. Por lo tanto, la interpretación de estos valores p debe guiarse por algo más que la simple comparación con un umbral.

En los casos en los que el valor p cae justo por encima de 0.05, es esencial examinar el diseño del estudio, los datos y las métricas adicionales.

Diseño del estudio y calidad de los datos.: Antes de concluir basándose en el valor p, debemos considerar si el diseño del estudio fue sólido y la calidad de los datos fue alta. Los posibles factores de confusión, sesgos y otras cuestiones del diseño del estudio podrían afectar los resultados estadísticos.

Tamaño del efecto e intervalos de confianza: Un valor p mayor podría indicar un tamaño del efecto pequeño, pero no siempre. Si el tamaño del efecto es grande, los resultados aún podrían ser significativos en la práctica incluso si no son estadísticamente significativos. El intervalo de confianza también puede proporcionar información sobre el rango de valores plausibles para el tamaño del efecto.

Tamaño de la muestra: Un tamaño de muestra más pequeño podría no tener el poder necesario para detectar un efecto, lo que llevaría a un valor p mayor.

Poder estatico: Esto se refiere a la capacidad de una prueba para detectar un efecto cuando lo hay. Un estudio con menor potencia podría tener un valor p más alto incluso cuando existe un efecto.

Pruebas múltiples: La probabilidad de obtener al menos 1 falso positivo aumenta si se prueban varias hipótesis. La corrección de pruebas múltiples puede dar como resultado un valor p justo por encima de 0.05, incluso si el valor p bruto estaba por debajo del umbral.

Estos escenarios subrayan la importancia de un enfoque integral para interpretar los valores p y los resultados estadísticos. Un valor p ligeramente superior no niega automáticamente un efecto o diferencia; en cambio, nos invita a mirar el panorama más amplio.

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Importancia estadística versus importancia práctica

Hay una distinción crucial entre estadístico y significado práctico Esto a menudo se pasa por alto al interpretar los resultados de la investigación.

Significancia estadística se refiere a la probabilidad de que el resultado observado o más extremo haya ocurrido por casualidad, dado que la H0 (hipótesis nula) es cierta. Aquí es donde entra en juego el valor p. El resultado normalmente se declara estadísticamente significativo si el valor p es inferior a 0.05.

Sin embargo, la significación estadística sólo a veces equivale a significado práctico. Importancia práctica significa que el impacto es lo suficientemente significativo como para tener valor práctico.

Por ejemplo, un estudio grande podría encontrar un resultado estadísticamente significativo con un valor p muy pequeño debido al alto poder estadístico proporcionado por el gran tamaño de la muestra. Sin embargo, si el tamaño del efecto es pequeño, el resultado puede carecer de importancia práctica. En otras palabras, si bien es poco probable que el resultado haya ocurrido por casualidad (estadísticamente significativo), la diferencia o efecto real puede ser tan pequeño que no sea significativo ni valioso en la práctica.

Por el contrario, un estudio con un tamaño de muestra más pequeño podría encontrar un efecto mayor que no sea estadísticamente significativo (p. ej., un valor de p de 0.051). Si bien los resultados no son estadísticamente significativos debido al menor poder estadístico de la muestra más pequeña, el mayor tamaño del efecto aún podría tener importancia práctica.

Esta distinción resalta la importancia de mirar más allá del valor p al interpretar los resultados. Los tamaños de los efectos, los intervalos de confianza y el contexto del mundo real y las implicaciones del resultado deben considerarse junto con el valor p para alcanzar una comprensión más completa de los hallazgos.

Un resultado estadísticamente significativo no siempre es significativo en la práctica y un resultado que carece de significación estadística puede, no obstante, tener importancia práctica. Por lo tanto, se debe evaluar la importancia práctica para garantizar que los resultados sean estadísticamente sólidos y significativos en un contexto del mundo real.

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Importancia de los tamaños de los efectos

En el análisis estadístico, el tamaño del efecto Es información crucial que a menudo se pasa por alto. El tamaño del efecto mide la magnitud de un fenómeno o la fuerza de una relación en la población y es independiente del tamaño de la muestra.

Por ejemplo, al comparar dos grupos, el tamaño del efecto podría ser la diferencia de medias entre los grupos, que mide en qué medida difieren los grupos. En una correlación, el tamaño del efecto es la fuerza de la relación entre las variables.

Aunque se cree que un valor de p le indica si los datos observados son improbables bajo la hipótesis nula, el tamaño del efecto le brinda una medida cuantitativa de la magnitud del efecto o diferencia observado. A diferencia del valor p, el tamaño del efecto no se ve afectado por el tamaño de la muestra. Un tamaño de muestra más grande puede producir un valor p más pequeño para el mismo tamaño del efecto debido al mayor poder de la prueba.

Un efecto puede ser estadísticamente significativo y aun así tener un tamaño pequeño, lo que podría tener poca importancia práctica. Por el contrario, un efecto puede ser grande (potencialmente de importancia práctica). Aún así, si el estudio no tiene suficiente poder estadístico (por ejemplo, debido a un tamaño de muestra pequeño), es posible que no sea estadísticamente significativo.

Además, el tamaño del efecto puede ser increíblemente informativo cuando el valor p supera 0.05. Un tamaño del efecto grande podría sugerir una posible importancia práctica incluso si los resultados no son estadísticamente significativos. Además, indica que el efecto o diferencia observado es sustancial. Podría ser significativo en un contexto del mundo real, aunque los datos no proporcionen pruebas sólidas contra la hipótesis nula.

Considerar el tamaño del efecto junto con el valor p puede proporcionar una comprensión más completa de los resultados. Si bien el valor p puede indicar si es probable que un efecto o diferencia haya ocurrido por casualidad, el tamaño del efecto puede medir la magnitud de este efecto o diferencia, lo cual es crucial para comprender su posible significado práctico.

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Poder de la prueba y tamaño de la muestra

¡Comprende la poder de una prueba y el papel de tamaño de la muestra Es fundamental para interpretar los valores p y los resultados generales de un estudio.

El poder estadístico es la probabilidad de que una prueba rechace correctamente la H0 (hipótesis nula) cuando la H1 (hipótesis alternativa) es verdadera. En términos más simples, la prueba puede detectar un efecto cuando lo hay. Una potencia más alta reduce el riesgo de un error de tipo II, al no rechazar una H0 falsa (hipótesis nula). Los factores que influyen en el poder de una prueba incluyen el nivel de significancia, el tamaño real del efecto y, fundamentalmente, el tamaño de la muestra.

Tamaño de la muestra juega un papel importante en la prueba de hipótesis. Tener muestras más grandes ayuda a recopilar más información y aumenta el poder estadístico para detectar cualquier efecto existente. Además, pueden producir un error estándar más pequeño, lo que lleva a estimaciones más precisas e intervalos de confianza más estrechos.

Sin embargo, con muestras más pequeñas, los estudios pueden tener poco poder estadístico, lo que significa que carecen del poder para detectar un efecto, incluso si existe. Los estudios con poco poder estadístico tienen más probabilidades de producir un valor p mayor (p. ej., ≥ 0.051), no porque el efecto no exista sino porque la prueba carecía del poder para detectarlo.

Por eso, en escenarios en los que el valor p está justo por encima del umbral convencional de significancia, es vital considerar el poder del estudio y el tamaño de la muestra. Un resultado no significativo no significa necesariamente "ningún efecto" o "ninguna diferencia", particularmente en un tamaño de muestra más pequeño o un estudio de bajo poder estadístico.

Por lo tanto, es esencial observar el valor p y considerar el poder estadístico y el contexto en el que se realizó el estudio, incluido el tamaño de la muestra. Finalmente, permite una interpretación más informada y confiable de los resultados, asegurando que no se pasen por alto conocimientos valiosos solo porque no alcanzaron un umbral arbitrario.

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Posibles sesgos y errores

Si bien los valores p, los tamaños del efecto y el poder estadístico son componentes cruciales del análisis estadístico, es esencial considerar posibles sesgos y errores que pueden afectar los resultados y su interpretación.

Un sesgo es un error que puede influir en el resultado en una dirección particular. Aquí están algunos ejemplos:

Sesgo de selección: Los resultados pueden distorsionarse si la muestra no refleja con precisión la población de interés. Es esencial considerar el proceso de muestreo y si podría haber introducido algún sesgo.

Sesgo de confirmación: Esto ocurre cuando los investigadores interpretan o seleccionan datos que respaldan sus expectativas o hipótesis, pasando por alto los datos que las contradicen. Es crucial abordar el análisis con una mente abierta y considerar toda la evidencia.

El sesgo de publicación: Los estudios con resultados significativos (normalmente p < 0.05) tienen más probabilidades de ser publicados que aquellos que no los tienen. Esto puede distorsionar la literatura publicada e impactar los metanálisis.

Además de los sesgos, otros errores podrían afectar el valor p:

Error de medición: Los errores en la recopilación de datos pueden afectar el análisis y generar resultados inexactos.

Errores de modelado: Si el modelo estadístico no representa adecuadamente los datos o el fenómeno que se estudia, los resultados pueden ser engañosos.

Pruebas múltiples: Realizar múltiples pruebas aumenta la posibilidad de encontrar un resultado significativo por casualidad (error tipo I). Si no se tiene en cuenta, puede dar lugar a un valor p falsamente significativo. De manera similar, puede inflar los valores p justo por encima del umbral cuando se aplican correcciones para comparaciones múltiples.

Estos sesgos y errores subrayan la importancia de un diseño de estudio riguroso, una recopilación de datos cuidadosa y un análisis estadístico reflexivo. Cuando el valor p está justo por encima de 0.05, es fundamental examinar el estudio en busca de posibles sesgos y errores que puedan haber afectado los resultados. Una comprensión integral del contexto del estudio y una interpretación cuidadosa del valor p, el tamaño del efecto y el poder estadístico pueden proporcionar una comprensión más precisa de los resultados.

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Casos prácticos

Veamos algunos estudios de casos hipotéticos para comprender mejor los conceptos discutidos.

Estudio de caso 1: efecto pequeño, muestra grande: Consideremos un estudio que investiga el efecto de una nueva técnica educativa sobre el rendimiento de los estudiantes. El estudio tiene un tamaño de muestra grande, encontrando una diferencia estadísticamente significativa en el rendimiento entre los estudiantes que recibieron la nueva técnica y los que no (p = 0.04). Sin embargo, el tamaño del efecto es muy pequeño, lo que indica que la diferencia en el desempeño, aunque estadísticamente significativa, es trivial en términos prácticos. Este caso ilustra la diferencia entre significación estadística y práctica. Finalmente, se enfatiza la importancia de considerar el tamaño del efecto y el valor p.

Estudio de caso 2: efecto grande, muestra pequeña: Consideremos un pequeño estudio piloto que investigue un nuevo tratamiento para una enfermedad rara. El estudio encuentra un tamaño del efecto grande, lo que sugiere una diferencia sustancial en los resultados entre los grupos de tratamiento y control. Sin embargo, el valor de p es 0.051 debido al pequeño tamaño de la muestra. A pesar de no alcanzar el umbral convencional de importancia, el gran tamaño del efecto y las posibles implicaciones para los resultados de los pacientes aún podrían hacer que estos hallazgos sean de interés para la comunidad médica.

Estudio de caso 3: Pruebas múltiples: Finalmente, considere un estudio genético que investigue las asociaciones entre muchas variantes genéticas y una enfermedad en particular. El estudio aplica una corrección para pruebas múltiples para reducir la posibilidad de falsos positivos. Varias asociaciones que habrían sido significativas al nivel de 0.05 se vuelven no significativas después de la corrección, con valores de p justo por encima de 0.05. Estos hallazgos aún podrían ser de interés como posibles pistas para futuras investigaciones.

Estos estudios de caso ilustran que un valor p superior a 0.05 no significa necesariamente que los hallazgos sean irrelevantes o poco interesantes. Por lo tanto, es crucial considerar el contexto más amplio, incluido el tamaño del efecto, el tamaño de la muestra y el diseño del estudio.

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Mejores prácticas en análisis de datos

Siguiendo las mejores prácticas en análisis de los datos Puede ayudar a los investigadores a evitar errores comunes y llegar a conclusiones más fiables y significativas. A continuación se ofrecen algunas recomendaciones:

Considere el tamaño del efecto: Siempre informe y considere el tamaño del efecto junto con el valor p. Mide la magnitud del efecto o diferencia, lo cual es crucial para comprender su significado práctico.

Análisis de poder estadístico: Realice un análisis de potencia durante la fase de diseño del estudio para garantizar que su estudio tenga potencia suficiente para detectar el efecto de interés.

Replicación y Validación: Repita sus hallazgos con nuevos datos cuando sea posible. Aumenta la confianza en los resultados.

Utilice intervalos de confianza: Los intervalos de confianza proporcionan un rango de valores plausibles para un parámetro poblacional desconocido. Proporcionan información sobre la precisión y la incertidumbre de su estimación, que puede ser más informativa que el valor p por sí solo.

Informes transparentes: Sea transparente acerca de sus métodos e informe de todos los resultados, no sólo de los importantes. Esto puede ayudar a evitar problemas como el p-hacking y el sesgo de publicación.

Control para comparaciones múltiples: Si se están probando varias hipótesis, utilice métodos adecuados para controlar la tasa de error familiar o la tasa de descubrimiento falso.

Evite la dependencia excesiva de p < 0.05: No dicotomice los resultados como "significativos" o "no significativos" basándose únicamente en el valor p. Considere el valor p en un contexto más amplio, incluido el tamaño del efecto, los intervalos de confianza y el diseño del estudio.

Cuidado con los sesgos y los errores: Tenga en cuenta los posibles sesgos y errores en su estudio. Un diseño de estudio riguroso y una recopilación cuidadosa de datos pueden ayudar a minimizar estos problemas.

Siguiendo estas mejores prácticas, los investigadores pueden garantizar una interpretación más precisa de los valores p y otros resultados estadísticos, produciendo conclusiones científicas más confiables y significativas.

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Manipulación de resultados y expectativas

En la búsqueda de alcanzar el umbral mágico de p < 0.05, algunos investigadores pueden, consciente o inconscientemente, involucrarse en prácticas cuestionables conocidas como p-hacking or dragado de datos. Esto implica manipular los datos o el análisis hasta obtener un resultado estadísticamente significativo.

El P-hacking puede adoptar varias formas, como por ejemplo:

Informes selectivos: Sólo informa resultados estadísticamente significativos y omite los resultados no significativos.

Detener las reglas: Decidir cuándo detener la recopilación de datos en función de si los resultados son significativos.

Comparaciones múltiples: Realizar muchas pruebas y resaltar solo aquellas que producen resultados significativos sin realizar ajustes para comparaciones múltiples.

El P-hacking es un problema grave, ya que puede conducir a resultados falsos positivos, contribuir a la crisis de replicación en la ciencia y desviar futuras investigaciones y decisiones políticas.

Por otra parte, ilusiones Se refiere a la tendencia a interpretar los datos basándose en lo que uno espera ver en lugar de lo que los datos realmente muestran. Este sesgo cognitivo puede llevar a sobreinterpretar los hallazgos con valores de p justo por encima del umbral de 0.05.

Por ejemplo, un investigador podría verse tentado a restar importancia a la falta de significancia de un valor p de 0.051, argumentando que es "casi significativo" o "marginalmente no significativo". Ese lenguaje refleja ilusiones y puede ser engañoso. Si bien es esencial interpretar los resultados en un contexto más amplio, debe hacerse objetivamente sin dejar que las expectativas o deseos influyan en la interpretación.

Para combatir estos problemas, los investigadores deben registrar previamente sus estudios, especificando con antelación sus hipótesis, el tamaño de la muestra y los planes de análisis. También deberían adoptar la transparencia, compartiendo todos los datos y resultados, no sólo los importantes. Las prácticas científicas abiertas, como el intercambio de datos y los preprints, pueden ayudar a aumentar la transparencia y la reproducibilidad de la investigación.

En conclusión, al interpretar un valor p, es esencial considerar la significación estadística, el tamaño del efecto, el tamaño de la muestra, el poder estadístico, los posibles sesgos y errores, y la posibilidad de p-hacking y ilusiones. Una interpretación matizada y reflexiva de los resultados, basada en los principios de las buenas prácticas científicas, puede garantizar que los hallazgos sean confiables, significativos y, en última instancia, contribuyan al avance del conocimiento.

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Conclusión

En la investigación científica, interpretar los resultados requiere más que verificar si un valor p cruza un umbral. Si bien es útil en algunas circunstancias, el límite tradicional de p < 0.05 no debería ser el único criterio para determinar el valor o la importancia de los resultados de la investigación.

Es crucial reconocer que un valor p justo por encima de 0.05, como p ≥ 0.051, no hace que los hallazgos sean automáticamente irrelevantes o carentes de interés. De hecho, estos hallazgos podrían conducir a conocimientos valiosos y a futuras direcciones de investigación. Para garantizar una interpretación sólida de tales resultados, es vital considerar el contexto más amplio, incluido el tamaño del efecto, el poder estadístico, el tamaño de la muestra, los posibles sesgos y errores, y el riesgo de p-hacking y ilusiones.

En particular, prestar atención al tamaño del efecto puede ayudar a determinar si el efecto observado tiene importancia práctica, incluso si no alcanza el umbral convencional de significación estadística. Mientras tanto, considerar el poder de la prueba y el tamaño de la muestra puede ayudar a distinguir entre "ningún efecto" y "un efecto para el cual el estudio no tuvo suficiente poder para detectar".

Además, tener en cuenta los posibles sesgos y errores, como el sesgo de selección, el sesgo de confirmación y las pruebas múltiples, puede ayudar a realizar una interpretación más confiable del valor p y de los resultados generales del estudio.

Este enfoque integral para interpretar los hallazgos científicos va más allá de una adherencia rígida a un umbral de valor p. Promueve una comprensión más matizada de los datos. Se alinea con los principios de la buena práctica científica. Ayuda a garantizar que las conclusiones extraídas sean fiables y significativas y contribuyan al avance del conocimiento.

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