Sobre los valores p y algunas alternativas

Los valores-p son ampliamente usados como validación estadística de cualquier medición estadística, pero en esta entrada hacen la crítica de que tan bien se entienden los valores-p.

The p-value won’t tell you whether the coin is fair, but it will tell you the probability that you’d get at least as many heads as you did if the coin was fair. That’s it — nothing more. And that’s about as simple as I can make it, which means I’ve probably oversimplified it and will soon receive exasperated messages from statisticians telling me so.

La entrada es esta.

Pero no es la única crítica a los valores-p, en esta otra entrada John D. Cook justo pone a prueba que tanto podemos creer en ellos con un ejemplo en donde ponen a prueba la percepción extrasensorial.

So given the data and assumptions in this example, the Frequentist concludes there is very strong evidence for ESP while the Bayesian concludes there is strong evidence against ESP.

No son las únicas críticas. William Briggs hace un recuento de todo lo que está mal con los valores-p para validar estudios en esta liga. Razones que van desde que no son únicos, siempre pueden encontrarse, hasta el hecho de que pueden inducir creer en valores mágicos.

Existen propuestas, una la podemos ver aquí por el mismo Briggs. Otras alternativas son el criterio de información Bayesiano o el de Akaike, validación cruzada.

p_values

 

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