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se debe considerar que el objetivo de la llamada estad&#237;stica inferencial es evaluar del papel del azar en nuestros resultados&#46; El papel del azar en nuestros resultados se puede cuantificar o estimar mediante la obtenci&#243;n del error est&#225;ndar&#44; calculando la probabilidad de que el azar explique los resultados bajo la hip&#243;tesis nula o H0&#44; d&#225;ndonos un valor p en las pruebas de significaci&#243;n estad&#237;stica&#46; Este abordaje en ingl&#233;s se conoce como <span class="elsevierStyleItalic">null hypothesis significance testing</span> &#40;NHST&#41; y fue inventado por Ronald Aylmer Fisher en las d&#233;cadas de 1920 y 1930 &#40;y reconocido por ello como el padre de la estad&#237;stica inferencial&#41;&#44; para poder determinar qu&#233; fertilizante era el que en mayor medida incrementaba la producci&#243;n de ma&#237;z&#46; Es un abordaje dicot&#243;mico en el que si el valor p es menor de un umbral de significaci&#243;n estad&#237;stica &#40;0&#44;05 con base en el consenso de un riesgo alfa del 5&#37;&#41;&#44; se rechaza la hip&#243;tesis nula y se acepta por consiguiente la hip&#243;tesis alternativa&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esto ha derivado en una interpretaci&#243;n reduccionista&#44; en la que si la p es<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05 se considera un resultado como significativo &#40;por ejemplo&#58; una diferencia entre grupos en el FEV1 de 120<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml a favor de una nueva mol&#233;cula en terapia inhalada frente a otro tratamiento convencional&#41; y se concluye que &#171;existen diferencias entre ambos tratamientos&#187;&#44; 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&#44;06 se considera como no significativa&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debe quedar claro&#44; pues es el objetivo principal de este editorial&#44; que si las diferencias no son estad&#237;sticamente significativas esto no es sin&#243;nimo de equivalencia&#46; Que un resultado sea estad&#237;sticamente no significativo no implica necesariamente que las intervenciones sean equivalentes&#46; Sin embargo&#44; de forma alarmante seg&#250;n un estudio publicado&#44; en m&#225;s del 50&#37; de los art&#237;culos&#44; cuando la p es no significativa se concluye err&#243;neamente que &#171;no existen diferencias entre ambos tratamientos&#187; o&#44; lo que es a&#250;n peor&#44; se considera que ambos f&#225;rmacos o intervenciones &#171;son iguales o equivalentes&#187;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;6-9</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque este editorial no pretende abordar la estad&#237;stica de una forma exhaustiva&#44; conviene recordar que si aceptamos la hip&#243;tesis nula &#40;Ho&#41; tenemos un error beta&#44; que es la probabilidad de no haber encontrado diferencias cuando en realidad las hay&#44; es decir&#44; es la probabilidad de no rechazar la hip&#243;tesis nula cuando esta es falsa&#46; Su complementario es la potencia estad&#237;stica &#40;1 &#8212; error beta&#41;&#44; que es la probabilidad de encontrar diferencias como estad&#237;sticamente significativas si de verdad estas existen&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe un ejemplo en ingl&#233;s donde se compara a un investigador con Michael Jordan &#40;el jugador de baloncesto&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> y otro&#44; adaptado al espa&#241;ol&#44; donde se compara la capacidad de tirar faltas entre un investigador y Leo Messi &#40;el jugador de f&#250;tbol&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este &#250;ltimo ejemplo&#44; ambos tiran 8 faltas desde las mismas posiciones con una barrera est&#225;tica de 5 jugadores&#46; Messi anota 8 goles &#40;todos dentro&#41; y el investigador anota 4 y falla otros 4&#46; Cuando llega a casa por la noche&#44; el investigador introduce los datos en su ordenador para comprobar si estad&#237;sticamente hay mucha diferencia entre &#233;l y Messi tirando faltas&#44; y calcula el valor p mediante la prueba del test exacto de Fisher &#40;bilateral&#41;&#44; obteniendo una p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;077&#46; Es decir&#44; no existen diferencias estad&#237;sticamente significativas&#46;</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 &#233;l&#44; ser&#237;a un incauto o inconsciente porque est&#225; claro que la realidad es que s&#237; que hay diferencias entre ambos&#46; Por consiguiente&#44; si aceptamos la hip&#243;tesis nula estaremos cayendo en el error tipo beta&#44; que en este caso ser&#225; alto porque la potencia del estudio para detectar diferencias ser&#225; baja porque&#44; a su vez&#44; el tama&#241;o muestral &#40;n&#250;mero de faltas tiradas&#41; es bajo&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recordemos que&#44; adem&#225;s de utilizar el error est&#225;ndar en el abordaje de la p de significaci&#243;n&#44; con el error est&#225;ndar se pueden construir tambi&#233;n los intervalos de confianza al 95&#37; &#40;IC95&#37;&#41;&#44; que permiten asimismo rechazar la hip&#243;tesis nula con la ventaja de que su amplitud o estrechez informa del llamado &#171;tama&#241;o del efecto&#187; o <span class="elsevierStyleItalic">effect size</span> en ingl&#233;s y&#44; por tanto&#44; de la precisi&#243;n del estudio&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">L&#243;gicamente&#44; en el caso del ejemplo de Messi&#44; el IC95&#37; de la diferencia de porcentaje de goles ser&#225; muy ancho&#44; esto es&#44; muy poco preciso&#46; Si aument&#225;ramos el n&#250;mero de faltas tiradas por ejemplo a 80 faltas&#44; comprobar&#237;amos c&#243;mo el error est&#225;ndar disminuye porque aumenta el tama&#241;o muestral y la misma diferencia en el porcentaje de goles &#40;100&#37; en Messi y 50&#37; en el investigador&#41; se vuelve estad&#237;sticamente significativa &#40;p &#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; con un IC95&#37; mucho m&#225;s preciso&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; la International Conference on Harmonisation &#40;ICH&#41; define el ensayo de equivalencia&#44; <span class="elsevierStyleItalic">equivalence trial</span>&#44; como un ensayo cl&#237;nico 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 cl&#237;nicamente importante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46; As&#237; pues&#44; para contrastar realmente una hip&#243;tesis de equivalencia entre Messi y el investigador&#44; habr&#237;a que&#58; <span class="elsevierStyleItalic">a&#41;</span> haber puesto un l&#237;mite de no inferioridad y de no superioridad &#40;que demarcar&#237;a las diferencias en porcentaje de goles metidos que consideramos como equivalentes&#41;&#59; <span class="elsevierStyleItalic">b&#41;</span> haber hallado el IC95&#37; de la diferencia de porcentajes en lugar del valor p de significaci&#243;n&#44; y <span class="elsevierStyleItalic">c&#41;</span> haber comprobado si el IC95&#37; se encuentra dentro de estos l&#237;mites&#46;</p></span>"
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Editorial
p de significación: ¿mejor no usarla si se interpreta mal?
P of Significance: Is It Better to Avoid It if It Is Poorly Understood?
Miguel Santibáñeza,
Corresponding author
santibanezm@unican.es

Autor para correspondencia.
, Juan Luis García-Riverob, Esther Barreiroc,d,e
a Grupo de Investigación de Salud Global, Universidad de Cantabria, Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL), Santander, Cantabria, España
b Servicio de Neumología, Hospital de Laredo, Cantabria, España
c Servicio de Neumología-Debilidad muscular y caquexia en las enfermedades respiratorias crónicas y el cáncer de pulmón, IMIM-Hospital del Mar, Barcelona, España
d Departament de Ciències Experimentals i de la Salut (CEXS), Universitat Pompeu Fabra (UPF), Parc de Recerca Biomèdica de Barcelona (PRBB), Barcelona, España
e Centro de Investigación en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), Barcelona, España
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se debe considerar que el objetivo de la llamada estad&#237;stica inferencial es evaluar del papel del azar en nuestros resultados&#46; El papel del azar en nuestros resultados se puede cuantificar o estimar mediante la obtenci&#243;n del error est&#225;ndar&#44; calculando la probabilidad de que el azar explique los resultados bajo la hip&#243;tesis nula o H0&#44; d&#225;ndonos un valor p en las pruebas de significaci&#243;n estad&#237;stica&#46; Este abordaje en ingl&#233;s se conoce como <span class="elsevierStyleItalic">null hypothesis significance testing</span> &#40;NHST&#41; y fue inventado por Ronald Aylmer Fisher en las d&#233;cadas de 1920 y 1930 &#40;y reconocido por ello como el padre de la estad&#237;stica inferencial&#41;&#44; para poder determinar qu&#233; fertilizante era el que en mayor medida incrementaba la producci&#243;n de ma&#237;z&#46; Es un abordaje dicot&#243;mico en el que si el valor p es menor de un umbral de significaci&#243;n estad&#237;stica &#40;0&#44;05 con base en el consenso de un riesgo alfa del 5&#37;&#41;&#44; se rechaza la hip&#243;tesis nula y se acepta por consiguiente la hip&#243;tesis alternativa&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esto ha derivado en una interpretaci&#243;n reduccionista&#44; en la que si la p es<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;05 se considera un resultado como significativo &#40;por ejemplo&#58; una diferencia entre grupos en el FEV1 de 120<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml a favor de una nueva mol&#233;cula en terapia inhalada frente a otro tratamiento convencional&#41; y se concluye que &#171;existen diferencias entre ambos tratamientos&#187;&#44; 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&#44;06 se considera como no significativa&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debe quedar claro&#44; pues es el objetivo principal de este editorial&#44; que si las diferencias no son estad&#237;sticamente significativas esto no es sin&#243;nimo de equivalencia&#46; Que un resultado sea estad&#237;sticamente no significativo no implica necesariamente que las intervenciones sean equivalentes&#46; Sin embargo&#44; de forma alarmante seg&#250;n un estudio publicado&#44; en m&#225;s del 50&#37; de los art&#237;culos&#44; cuando la p es no significativa se concluye err&#243;neamente que &#171;no existen diferencias entre ambos tratamientos&#187; o&#44; lo que es a&#250;n peor&#44; se considera que ambos f&#225;rmacos o intervenciones &#171;son iguales o equivalentes&#187;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;6-9</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque este editorial no pretende abordar la estad&#237;stica de una forma exhaustiva&#44; conviene recordar que si aceptamos la hip&#243;tesis nula &#40;Ho&#41; tenemos un error beta&#44; que es la probabilidad de no haber encontrado diferencias cuando en realidad las hay&#44; es decir&#44; es la probabilidad de no rechazar la hip&#243;tesis nula cuando esta es falsa&#46; Su complementario es la potencia estad&#237;stica &#40;1 &#8212; error beta&#41;&#44; que es la probabilidad de encontrar diferencias como estad&#237;sticamente significativas si de verdad estas existen&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe un ejemplo en ingl&#233;s donde se compara a un investigador con Michael Jordan &#40;el jugador de baloncesto&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> y otro&#44; adaptado al espa&#241;ol&#44; donde se compara la capacidad de tirar faltas entre un investigador y Leo Messi &#40;el jugador de f&#250;tbol&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este &#250;ltimo ejemplo&#44; ambos tiran 8 faltas desde las mismas posiciones con una barrera est&#225;tica de 5 jugadores&#46; Messi anota 8 goles &#40;todos dentro&#41; y el investigador anota 4 y falla otros 4&#46; Cuando llega a casa por la noche&#44; el investigador introduce los datos en su ordenador para comprobar si estad&#237;sticamente hay mucha diferencia entre &#233;l y Messi tirando faltas&#44; y calcula el valor p mediante la prueba del test exacto de Fisher &#40;bilateral&#41;&#44; obteniendo una p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;077&#46; Es decir&#44; no existen diferencias estad&#237;sticamente significativas&#46;</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 &#233;l&#44; ser&#237;a un incauto o inconsciente porque est&#225; claro que la realidad es que s&#237; que hay diferencias entre ambos&#46; Por consiguiente&#44; si aceptamos la hip&#243;tesis nula estaremos cayendo en el error tipo beta&#44; que en este caso ser&#225; alto porque la potencia del estudio para detectar diferencias ser&#225; baja porque&#44; a su vez&#44; el tama&#241;o muestral &#40;n&#250;mero de faltas tiradas&#41; es bajo&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recordemos que&#44; adem&#225;s de utilizar el error est&#225;ndar en el abordaje de la p de significaci&#243;n&#44; con el error est&#225;ndar se pueden construir tambi&#233;n los intervalos de confianza al 95&#37; &#40;IC95&#37;&#41;&#44; que permiten asimismo rechazar la hip&#243;tesis nula con la ventaja de que su amplitud o estrechez informa del llamado &#171;tama&#241;o del efecto&#187; o <span class="elsevierStyleItalic">effect size</span> en ingl&#233;s y&#44; por tanto&#44; de la precisi&#243;n del estudio&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">L&#243;gicamente&#44; en el caso del ejemplo de Messi&#44; el IC95&#37; de la diferencia de porcentaje de goles ser&#225; muy ancho&#44; esto es&#44; muy poco preciso&#46; Si aument&#225;ramos el n&#250;mero de faltas tiradas por ejemplo a 80 faltas&#44; comprobar&#237;amos c&#243;mo el error est&#225;ndar disminuye porque aumenta el tama&#241;o muestral y la misma diferencia en el porcentaje de goles &#40;100&#37; en Messi y 50&#37; en el investigador&#41; se vuelve estad&#237;sticamente significativa &#40;p &#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; con un IC95&#37; mucho m&#225;s preciso&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; la International Conference on Harmonisation &#40;ICH&#41; define el ensayo de equivalencia&#44; <span class="elsevierStyleItalic">equivalence trial</span>&#44; como un ensayo cl&#237;nico 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 cl&#237;nicamente importante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46; As&#237; pues&#44; para contrastar realmente una hip&#243;tesis de equivalencia entre Messi y el investigador&#44; habr&#237;a que&#58; <span class="elsevierStyleItalic">a&#41;</span> haber puesto un l&#237;mite de no inferioridad y de no superioridad &#40;que demarcar&#237;a las diferencias en porcentaje de goles metidos que consideramos como equivalentes&#41;&#59; <span class="elsevierStyleItalic">b&#41;</span> haber hallado el IC95&#37; de la diferencia de porcentajes en lugar del valor p de significaci&#243;n&#44; y <span class="elsevierStyleItalic">c&#41;</span> haber comprobado si el IC95&#37; se encuentra dentro de estos l&#237;mites&#46;</p></span>"
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ISSN: 03002896
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