Usos y abusos de la significación estadísticapropuestas de futuro (¿Necesidad de nuevas normativas editoriales?)

Resumen

Históricamente, los científicos sociales y especialmente los psicólogos han confiado en la "comprobación de la significación estadística" como el instrumento por excelencia de análisis de datos. Al comprobar la significación estadística, se especifica una hipótesis nula y se derivan las probabilidades de los datos bajo tal hipótesis. El nivel de significación fijado aporta información sobre la probabilidad de rechazar erróneamente dicha hipótesis. Como afirma Cohen (1990) el esquema de Fisher es tremendamente competitivo y atractivo a la vez, por cuanto "they offered a deterministic scheme, mechanical, and objective, independent of content, and led to clear-cut yes-no decisions" (Pág. 1307). Sin embargo, durante las últimas décadas ha habido un crecimiento exponencial en el número de artículos y publicaciones dedicados a criticar los usos inadecuados de esta estrategia analítica o cuando menos de lo insatisfactoria que resulta para alcanzar el objetivo final de acumulación de conocimiento. El aumento de las criticas ha ido asociado al creciente reconocimiento de las limitaciones asociadas a los tests de significación como único criterio de interpretación de la significación de los resultados. En 1999 el Comité de la American Psychological Association (A.P.A.) sobre Inferencia Estadística recomendaba aplicar un conjunto de reformas a la praxis analítica. El manual de Publicación del APA (2001) se hacia eco de algunas de ellas. Desgraciadamente, el cumplimiento de las mismas que, en parte al menos, supone romper con ciertas tradiciones, no es fácil: probablemente se requieran políticas editoriales más firmes y nuevos currículos académicos.