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Sig.<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>estadísticamente significativo (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05).</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Miguel Santibáñez, Juan Luis García-Rivero, Esther Barreiro" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Miguel" "apellidos" => "Santibáñez" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Juan Luis" "apellidos" => "García-Rivero" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Esther" "apellidos" => "Barreiro" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "Traduccion" => array:1 [ "en" => array:9 [ "pii" => "S1579212920302068" "doi" => "10.1016/j.arbr.2019.11.017" "estado" => "S300" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "en" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S1579212920302068?idApp=UINPBA00003Z" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0300289619305733?idApp=UINPBA00003Z" "url" => "/03002896/0000005600000010/v2_202010270642/S0300289619305733/v2_202010270642/es/main.assets" ] "itemAnterior" => array:19 [ "pii" => "S0300289620302143" "issn" => "03002896" "doi" => "10.1016/j.arbres.2020.07.001" "estado" => "S300" "fechaPublicacion" => "2020-10-01" "aid" => "2541" "copyright" => "SEPAR" "documento" => "simple-article" "crossmark" => 1 "subdocumento" => "edi" "cita" => "Arch Bronconeumol. 2020;56:611-2" "abierto" => array:3 [ "ES" => true "ES2" => true "LATM" => true ] "gratuito" => true "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "es" => array:10 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Editorial</span>" "titulo" => "Impacto de la pandemia COVID-19 en los laboratorios de función pulmonar: consideraciones sobre el «hoy» y el «día después»" "tienePdf" => "es" "tieneTextoCompleto" => "es" "paginas" => array:1 [ 0 => array:2 [ "paginaInicial" => "611" "paginaFinal" => "612" ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Impact of the COVID-19 Pandemic on Lung Function Laboratories: Considerations for “Today” and the “Day After”" ] ] "contieneTextoCompleto" => array:1 [ "es" => true ] "contienePdf" => array:1 [ "es" => true ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Felip Burgos Rincón, Juana Martínez Llorens, Rosa Cordovilla Pérez" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Felip" "apellidos" => "Burgos Rincón" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Juana" "apellidos" => "Martínez Llorens" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Rosa" "apellidos" => "Cordovilla Pérez" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "Traduccion" => array:1 [ "en" => array:9 [ "pii" => "S1579212920302202" "doi" => "10.1016/j.arbr.2020.07.009" "estado" => "S300" "subdocumento" => "" "abierto" => array:3 [ "ES" => false "ES2" => false "LATM" => false ] "gratuito" => false "lecturas" => array:1 [ "total" => 0 ] "idiomaDefecto" => "en" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S1579212920302202?idApp=UINPBA00003Z" ] ] "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0300289620302143?idApp=UINPBA00003Z" "url" => "/03002896/0000005600000010/v2_202010270642/S0300289620302143/v2_202010270642/es/main.assets" ] "es" => array:11 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Editorial</span>" "titulo" => "p de significación: ¿mejor no usarla si se interpreta mal?" 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En este segundo editorial se pretenden mostrar los errores más frecuentes en la interpretación de la p de significación, al hilo de los últimos artículos y comentarios en revistas de impacto como <span class="elsevierStyleItalic">Nature</span>, que se hacen eco de iniciativas como las de las más de 800 firmas de prestigiosos científicos recogidas para que se abandone el uso de umbrales de significación y el concepto dicotómico de significación estadística<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">2-5</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para entender lo anterior, se debe considerar que el objetivo de la llamada estadística inferencial es evaluar del papel del azar en nuestros resultados. El papel del azar en nuestros resultados se puede cuantificar o estimar mediante la obtención del error estándar, calculando la probabilidad de que el azar explique los resultados bajo la hipótesis nula o H0, dándonos un valor p en las pruebas de significación estadística. Este abordaje en inglés se conoce como <span class="elsevierStyleItalic">null hypothesis significance testing</span> (NHST) y fue inventado por Ronald Aylmer Fisher en las décadas de 1920 y 1930 (y reconocido por ello como el padre de la estadística inferencial), para poder determinar qué fertilizante era el que en mayor medida incrementaba la producción de maíz. Es un abordaje dicotómico en el que si el valor p es menor de un umbral de significación estadística (0,05 con base en el consenso de un riesgo alfa del 5%), se rechaza la hipótesis nula y se acepta por consiguiente la hipótesis alternativa.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esto ha derivado en una interpretación reduccionista, en la que si la p es<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 se considera un resultado como significativo (por ejemplo: una diferencia entre grupos en el FEV1 de 120<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml a favor de una nueva molécula en terapia inhalada frente a otro tratamiento convencional) y se concluye que «existen diferencias entre ambos tratamientos», mientras que si el mismo tratamiento con la misma diferencia de 120<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml tiene una p de por ejemplo 0,06 se considera como no significativa.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debe quedar claro, pues es el objetivo principal de este editorial, que si las diferencias no son estadísticamente significativas esto no es sinónimo de equivalencia. Que un resultado sea estadísticamente no significativo no implica necesariamente que las intervenciones sean equivalentes. Sin embargo, de forma alarmante según un estudio publicado, en más del 50% de los artículos, cuando la p es no significativa se concluye erróneamente que «no existen diferencias entre ambos tratamientos» o, lo que es aún peor, se considera que ambos fármacos o intervenciones «son iguales o equivalentes»<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">2,6-9</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque este editorial no pretende abordar la estadística de una forma exhaustiva, conviene recordar que si aceptamos la hipótesis nula (Ho) tenemos un error beta, que es la probabilidad de no haber encontrado diferencias cuando en realidad las hay, es decir, es la probabilidad de no rechazar la hipótesis nula cuando esta es falsa. Su complementario es la potencia estadística (1 — error beta), que es la probabilidad de encontrar diferencias como estadísticamente significativas si de verdad estas existen.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe un ejemplo en inglés donde se compara a un investigador con Michael Jordan (el jugador de baloncesto)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> y otro, adaptado al español, donde se compara la capacidad de tirar faltas entre un investigador y Leo Messi (el jugador de fútbol)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este último ejemplo, ambos tiran 8 faltas desde las mismas posiciones con una barrera estática de 5 jugadores. Messi anota 8 goles (todos dentro) y el investigador anota 4 y falla otros 4. Cuando llega a casa por la noche, el investigador introduce los datos en su ordenador para comprobar si estadísticamente hay mucha diferencia entre él y Messi tirando faltas, y calcula el valor p mediante la prueba del test exacto de Fisher (bilateral), obteniendo una p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,077. Es decir, no existen diferencias estadísticamente significativas.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si el investigador se fuera a dormir contento sabiendo que no hay diferencias tirando faltas entre Messi y él, sería un incauto o inconsciente porque está claro que la realidad es que sí que hay diferencias entre ambos. Por consiguiente, si aceptamos la hipótesis nula estaremos cayendo en el error tipo beta, que en este caso será alto porque la potencia del estudio para detectar diferencias será baja porque, a su vez, el tamaño muestral (número de faltas tiradas) es bajo.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recordemos que, además de utilizar el error estándar en el abordaje de la p de significación, con el error estándar se pueden construir también los intervalos de confianza al 95% (IC95%), que permiten asimismo rechazar la hipótesis nula con la ventaja de que su amplitud o estrechez informa del llamado «tamaño del efecto» o <span class="elsevierStyleItalic">effect size</span> en inglés y, por tanto, de la precisión del estudio.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Lógicamente, en el caso del ejemplo de Messi, el IC95% de la diferencia de porcentaje de goles será muy ancho, esto es, muy poco preciso. Si aumentáramos el número de faltas tiradas por ejemplo a 80 faltas, comprobaríamos cómo el error estándar disminuye porque aumenta el tamaño muestral y la misma diferencia en el porcentaje de goles (100% en Messi y 50% en el investigador) se vuelve estadísticamente significativa (p <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001), con un IC95% mucho más preciso.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por último, la International Conference on Harmonisation (ICH) define el ensayo de equivalencia, <span class="elsevierStyleItalic">equivalence trial</span>, como un ensayo clínico que tiene como objetivo principal demostrar que la respuesta a los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>tratamientos difiere en una cantidad que no es clínicamente importante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>. Así pues, para contrastar realmente una hipótesis de equivalencia entre Messi y el investigador, habría que: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> haber puesto un límite de no inferioridad y de no superioridad (que demarcaría las diferencias en porcentaje de goles metidos que consideramos como equivalentes); <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> haber hallado el IC95% de la diferencia de porcentajes en lugar del valor p de significación, y <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> haber comprobado si el IC95% se encuentra dentro de estos límites.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:12 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0065" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Don’t put the cart before the horse (if you want to publish in a journal with impact factor)" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "M. 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Year/Month | Html | Total | |
---|---|---|---|
2024 November | 10 | 4 | 14 |
2024 October | 46 | 19 | 65 |
2024 September | 54 | 13 | 67 |
2024 August | 72 | 32 | 104 |
2024 July | 58 | 16 | 74 |
2024 June | 63 | 20 | 83 |
2024 May | 82 | 27 | 109 |
2024 April | 50 | 23 | 73 |
2024 March | 58 | 20 | 78 |
2024 February | 58 | 18 | 76 |
2023 November | 1 | 2 | 3 |
2023 May | 1 | 3 | 4 |
2023 March | 26 | 7 | 33 |
2023 February | 81 | 24 | 105 |
2023 January | 68 | 44 | 112 |
2022 December | 90 | 34 | 124 |
2022 November | 93 | 25 | 118 |
2022 October | 97 | 37 | 134 |
2022 September | 62 | 40 | 102 |
2022 August | 74 | 39 | 113 |
2022 July | 60 | 56 | 116 |
2022 June | 83 | 43 | 126 |
2022 May | 92 | 43 | 135 |
2022 April | 108 | 32 | 140 |
2022 March | 107 | 41 | 148 |
2022 February | 65 | 30 | 95 |
2022 January | 6 | 4 | 10 |
2021 December | 3 | 6 | 9 |
2021 November | 6 | 10 | 16 |
2021 October | 1 | 4 | 5 |
2021 September | 0 | 2 | 2 |
2021 June | 1 | 2 | 3 |
2021 January | 3 | 0 | 3 |
2020 December | 20 | 2 | 22 |
2020 November | 10 | 10 | 20 |
2020 October | 74 | 50 | 124 |
2020 September | 1 | 2 | 3 |
2020 May | 0 | 1 | 1 |
2020 April | 2 | 0 | 2 |
2020 February | 7 | 8 | 15 |
2020 January | 7 | 9 | 16 |