P-hacking

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El p-hacking se refiere a una práctica cuestionable en la investigación científica en la cual los investigadores manipulan o seleccionan datos y análisis estadísticos de manera que los resultados parezcan más significativos de lo que realmente son. También se le conoce como "Minería de datos" o "data dredging" (dragado de datos).

Antecedentes

El término "p-hack" proviene de "p-value", que es un resultado estadístico comúnmente utilizado para evaluar la significancia estadística de los resultados en un estudio. El p-value indica la probabilidad de obtener resultados igualmente extremos o más extremos que los observados, si la hipótesis nula (la hipótesis de que no hay efecto o diferencia) es cierta. En general, se considera que un p-value menor a 0.05 indica una diferencia estadísticamente significativa. En el contexto del p-value, la "p" se refiere a "probabilidad" o "nivel de significancia".

El p-value se calcula utilizando métodos estadísticos y se expresa como un número entre 0 y 1. Un p-value bajo indica una baja probabilidad de obtener resultados tan extremos como los observados bajo la hipótesis nula, lo que sugiere que los resultados son estadísticamente significativos. Por lo general, se considera que un p-value menor a 0.05 (o 0.01, dependiendo del umbral predefinido) es evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula y concluir que hay una diferencia o un efecto significativo en los datos analizados.

El p-hacking ocurre cuando los investigadores realizan múltiples análisis de los mismos datos, buscando combinaciones de variables o métodos de análisis que produzcan p-values bajos. Esto puede incluir eliminar datos atípicos, seleccionar subgrupos específicos de la muestra, modificar los métodos de análisis o realizar análisis exploratorios sin ajustar por el número de pruebas realizadas. Estas prácticas pueden aumentar artificialmente la probabilidad de obtener resultados significativos.

Problemas derivados del p-hacking

El p-hacking es problemático porque puede conducir a conclusiones falsas o engañosas, al presentar resultados como significativos cuando en realidad son producto del azar o del sesgo en la selección y manipulación de datos. Esto puede socavar la integridad científica y la reproducibilidad de los resultados.

Para combatir el p-hacking, es importante seguir prácticas rigurosas de investigación, como pre-registrar los protocolos de investigación, utilizar análisis estadísticos apropiados, realizar correcciones por múltiples pruebas y compartir todos los resultados, tanto positivos como negativos. Además, la comunidad científica está trabajando para fomentar una cultura de investigación abierta y transparente que valore la replicación de estudios y el acceso a los datos y los análisis completos.

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