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  • Diciembre 2014Nº 459
Panorama

Estadística

El valor resbaladizo de p

La joya de la corona de la validez estadística no es tan fiable como muchos científicos suponen.

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Por un breve momento en 2010, Matt Motyl estuvo a punto de tocar la gloria científica: había descubierto que los extremistas ven literalmente el mundo en blanco y negro.

Los resultados estaban tan «claros como el agua», recuerda Motyl, estudiante de doctorado en psicología en la Universidad de Virginia en Charlottesville. Los datos de un estudio con cerca de 2000 individuos parecían mostrar que las personas con puntos de vista políticos moderados veían tonos de gris de manera más precisa que los extremistas tanto de izquierdas como de derechas. «La hipótesis era sexy —comenta Motyl—, y los datos proporcionaban un claro apoyo.» El valor p, un índice utilizado comúnmente para determinar la solidez de una prueba estadística, era 0,01 —generalmente interpretado como «muy significativo»—. La publicación en una revista de alto impacto parecía al alcance de Motyl.

Pero entonces la dura realidad hizo presencia. Sensible a las controversias sobre la reproducibilidad de los resultados, Motyl y su director de tesis, Brian Nosek, decidieron repetir el estudio. Con datos adicionales, el valor p pasó a ser 0,59, que ni de lejos se acerca al nivel de significación convencional, 0,05. El efecto había desaparecido y con él los sueños juveniles de fama de Motyl.

Resultó que el problema no estaba en los datos o en el análisis de Motyl. Se encontraba en la naturaleza sorprendentemente resbaladiza del valor p, que no es ni tan fiable ni tan objetivo como la mayoría de los científicos presuponen. «Los valores p no están cumpliendo su tarea, porque no pueden», comenta Stephen Ziliak, economista de la Universidad Roosevelt en Chicago, Illinois, y un crítico frecuente de la forma en que se usa la estadística.

Teniendo en cuenta las preocupaciones acerca de la reproducibilidad de los resultados, ello es especialmente preocupante para numerosos investigadores. En 2005, el epidemiólogo John Ioannidis, de la Universidad Stanford, sugirió que la mayor parte de los hallazgos publicados eran falsos; desde entonces, una sucesión de problemas con la replicación de datos experimentales ha obligado a los científicos a repensar la forma en que evalúan los resultados.

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