Música, té y valores P: una historia de resultados imposibles y P-Hacking
En 2011, un estudio fascinante afirmó que escuchar canciones específicas puede hacerte más joven. Esta sorprendente afirmación captó el interés de muchos. Sin embargo, si se mira de cerca, se muestra una imagen más amplia y profunda de un concepto intrigante pero a menudo mal entendido en el análisis estadístico: el valor p.
Introducción sobre la música que hace que las personas sean más jóvenes
El estudio, por fascinante que fuera, reunió a participantes reales y proporcionó datos fácticos. En el experimento, a tres grupos de participantes se les tocó una canción diferente y los investigadores recopilaron meticulosamente diversa información sobre ellos. El análisis publicado mostró que los participantes que escucharon una canción fueron 1.5 años menor que los que escucharon la otra canción. Este notable resultado se determinó con un valor p de 0.04, generalmente considerado significativo en muchas disciplinas científicas.
Sin embargo, este estudio fue diferente de lo que parecía a primera vista.
Destacados
- Un estudio de 2011 afirmó que la música podría hacerte más joven usando valores P
- El experimento se basó en el valor P, conocido como práctica denominada P-Hacking
- Pruebas de piratería informática hipótesis Hasta que se alcance la significación estadística
- El P-Hacking puede conducir a resultados absurdos en estudios de investigación científica
- Los falsos positivos del P-Hacking engañan a los investigadores y al público
Metodología del estudio y sus defectos estadísticos
El objetivo fundamental del estudio musical era señalar cómo se podían utilizar incorrectamente los valores p. Los investigadores dividieron a los participantes en tres grupos según la metodología, pero el análisis publicado solo incluyó dos. Además, controlaron las variaciones en la edad inicial entre los participantes utilizando únicamente las edades de los padres de los participantes. Esta extraña elección metodológica y la presentación selectiva de informes son indicadores críticos de defectos estadísticos.
Pero no se detiene allí.
Los investigadores también pausaron el experimento de forma intermitente cada diez participantes. Si el valor p era superior a 0.05, la investigación continuaba. Aún así, detuvieron el experimento cuando el valor p cayó por debajo de 0.05. Esta práctica es un ejemplo explícito de manipulación del proceso de investigación para lograr un resultado estadísticamente significativo: una estrategia conocida como p-hacking.
Introducción al P-hacking
P-hacking es un término que surgió a partir del advenimiento de los algoritmos complejos. análisis de los datos Herramientas. Implica probar continuamente diferentes hipótesis hasta que se obtenga un resultado estadísticamente significativo. En el contexto del estudio musical, los investigadores realizaron una serie de pruebas. Eligieron presentar la que demostró significación estadística. Esta práctica es similar a lanzar dardos hasta dar en el blanco y luego afirmar que solo lanzaste el dardo que dio en el blanco.
El espejo de este estudio muestra cómo el p-hacking transforma un experimento que de otro modo sería simple en un resultado extravagantemente imposible. Este fenómeno es problemático porque desvía el resultado de la investigación hacia los resultados deseados, alejando la investigación científica de su espíritu central de descubrimiento imparcial.
Consecuencias del P-hacking y los falsos positivos
El estudio musical proporciona un claro ejemplo de las implicaciones del p-hacking, manifestándose como una conclusión absurda de que ciertas canciones pueden reducir la edad de una persona. El P-hacking aumenta la tasa de falsos positivos en la investigación, engañando a otros investigadores y al público. Los falsos positivos pueden desperdiciar importantes recursos, ya que otros investigadores podrían intentar replicar o aprovechar estos resultados "fantasmas", promoviendo aún más teorías erróneas.
Además, el p-hacking también afecta la credibilidad de la investigación científica. Estas malas prácticas erosionan la confianza del público en los estudios científicos. Pueden tener efectos perjudiciales en la formulación de políticas y la financiación de investigaciones futuras.
Importancia del análisis estadístico correcto
El estudio de la música demuestra vívidamente la importancia crítica del análisis estadístico riguroso en la investigación científica. Cuando se usan correctamente, los valores p son una herramienta valiosa en nuestra caja de herramientas estadísticas. Nos ayudan a discernir entre resultados que probablemente se deben al azar y aquellos que significan un efecto legítimo.
Sin embargo, los valores p son tan confiables como la metodología que los produce. Supongamos que los métodos se ven comprometidos por prácticas como p-hacking. En ese caso, el valor p pierde su confiabilidad y las conclusiones son cuestionables.
La investigación científica responsable requiere transparencia, replicabilidad y representación honesta de los datos. No se trata sólo de obtener resultados significativos; se trata de resultados genuinamente significativos.
Nota: La inclusión de 'té' en el título de este artículo se refiere a un famoso experimento estadístico conocido como el experimento "Lady Tasting Tea". Sirve como una ilustración simple y clásica de la prueba de hipótesis y el concepto de valores p en estadística. Este experimento se utiliza a menudo como ejemplo introductorio en la educación estadística para resaltar los principios de la metodología científica. Al aludir a este experimento, pretendemos establecer un puente entre las complejidades del estudio de 2011 y los conceptos estadísticos fundamentales, facilitando una mejor comprensión de los valores p y el fenómeno del p-hacking.
Referencias y lecturas adicionales
Este artículo profundiza en un tema complejo con implicaciones críticas para la realización e interpretación de la investigación científica. Los valores P y el p-hacking son fundamentales en las estadísticas y el análisis de datos. Aun así, a menudo pueden malinterpretarse o utilizarse incorrectamente, lo que conduce a resultados potencialmente engañosos.
Nuestra discusión aquí está inspirada y estrechamente relacionada con el trabajo de Simmons, Nelson y Simonsohn en su artículo de 2011 “Psicología falsa positiva: la flexibilidad no revelada en la recopilación y el análisis de datos permite presentar cualquier cosa como significativa.” Este artículo examina en profundidad cómo la flexibilidad en la recopilación, el análisis y la presentación de informes de datos puede generar una tasa inflada de hallazgos falsos positivos. Los autores presentan simulaciones y experimentos que demuestran cuán inquietantemente fácil es acumular y reportar evidencia estadísticamente significativa para una hipótesis falsa.
Otro recurso importante que sirvió de base para nuestro artículo es el revelador vídeo TED-Ed de James A. Smith, “El método que puede 'probar' casi cualquier cosa.” Presenta estos conceptos estadísticos de una manera accesible y atractiva, perfecta para quienes son nuevos en estos temas o desean obtener una comprensión más profunda.
Para mejorar su comprensión de estos temas y ver discusiones más profundas y posibles soluciones a estos problemas, recomendamos leer el artículo completo de Simmons, Nelson y Simonsohn y ver el video TED-Ed de James A. Smith.
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- El experimento 'Lady Tasting Tea'
- Estadísticas y noticias falsas: una mirada más profunda
- P-hacking: una amenaza oculta
- ¿Qué significa el valor P?
- ¿Qué significa el valor P? Revisado
Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es un valor p? Es una estadística que ayuda a determinar si los resultados de un experimento son estadísticamente significativos.
P2: ¿Qué es el p-hacking? Es una práctica en la que los investigadores prueban continuamente diferentes hipótesis hasta lograr un resultado estadísticamente significativo.
P3: ¿Cómo afecta el p-hacking a la investigación científica? El P-hacking aumenta la tasa de falsos positivos en la investigación, engañando a otros investigadores y erosionando la confianza del público en los estudios científicos.
P4: ¿Cuál fue el objetivo del estudio musical de 2011? El objetivo era demostrar cómo se podían utilizar incorrectamente los valores p, dando lugar a resultados engañosos e incluso imposibles.
P5: ¿Por qué es preocupante el mal uso de los valores p? El mal uso de los valores p puede generar falsos positivos, teorías erróneas, desperdicio de recursos y disminución de la confianza del público en la ciencia.
P6: ¿Cómo podemos prevenir el p-hacking? Prácticas como el registro previo de un plan detallado para el experimento y el análisis pueden ayudar a prevenir el p-hacking.
P7: ¿Qué es un falso positivo en la investigación? Un falso positivo es cuando el resultado de una prueba indica erróneamente la presencia de una condición (como un efecto significativo).
P8: ¿Cuáles fueron las fallas metodológicas en el estudio de música? La presentación selectiva de datos y las pruebas hasta lograr un valor p significativo son indicadores críticos de fallas metodológicas.
P9: ¿Cómo afecta el p-hacking a la interpretación de los valores p? Supongamos que los métodos que generan valores p se ven comprometidos por el p-hacking. En ese caso, el valor p pierde su confiabilidad y las conclusiones son cuestionables.
P10: ¿Cuál es el papel de los valores p en el análisis estadístico? Cuando se usan correctamente, los valores p ayudan a discernir entre resultados que probablemente se deban al azar y aquellos que significan un efecto legítimo.
