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- Aguilar Calcina Ariana Fernanda
- Baca Ugarte Yóselin Aylén
- Gonzales Zevallos Aisha Antuanette
- Gutiérrez Pacheco Naomi Massiell
- Mamani Espinoza Yadhira Malu
- Ramírez Boza Ariana Elizabeth
- Rodríguez Suca Yuliana Alejandra

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La “falacia de la probabilidad inversa” es la falsa creencia que el valor de p se refiere a la probabilidad de tener una hipótesis nula (H0) verdadera.
Ambas están relacionadas al confundir la probabilidad del resultado, asumiendo que la hipótesis nula es cierta.
El concepto del valor de p no es simple, tiene varias falacias y malas interpretaciones que deben considerarse para evitarlas en lo posible. Se recomiendan no usar el término “estadísticamente significativo” o “significativo”, sustituir el umbral de 0.05 por 0.005, informar valores de p precisos y con IC95%, riesgo relativo, razón de momios, tamaño del efecto o potencia y métodos bayesianos.
El valor de p es el método más empleado para estimar la significación estadística de cualquier hallazgo;  El concepto del valor de p no es simple, tiene varias falacias y malas interpretaciones que deben considerarse para evitarlas en lo posible. Considerando además que el valor de p es la probabilidad de observar un parámetro hipotético.
Una falacia es un argumento que parece válido pero no lo es. A veces se usan para engañar a la gente y darles gato por liebre, pero la mayor parte de las veces se utilizan por una razón mucho más triste: por pura ignorancia. En esta ocasión vamos a hablar de una de estas falacias, muy poco reconocida, pero en la que se cae con una gran frecuencia a la hora de interpretar resultados de contrastes de hipótesis. La “falacia de la probabilidad inversa” este tipo de falacia nos da la falsa creencia que el valor de p se refiere a la probabilidad de tener una hipótesis nula (H0) verdadera.

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Muestras y corpus de la investigación social

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Muestras y corpus de la investigación social

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¿Qué es un corpus?
- Desde el punto de vista práctico, un corpus resulta de un agrupamiento razonado, dirigido por una hipótesis de investigación explícita.
- Se dice que el corpus es informatizado cuando se ha codificado de una manera estándar y homogénea, de tal manera que pueden ser tratados mediante procesos informáticos.
La forma del corpus responde a una organización que contiene una (determinada) secuencia de referencia y tres Dominios Interdiscursivos. Podríamos imaginar ciertamente otras formas de organizar los documentos así como otros corpora que pusieran las mismas formulaciones del Buen Vivir en serie con discursos de otras coyunturas, Condiciones de Producción y formas discursivas o bien que, partiendo de los mismos materiales, delimiten otras secuencias de referencia.

El marco teórico constituye un corpus de conceptos de diferentes niveles de abstracción articulados entre sí que orientan la forma de aprehender la realidad. Incluye supuestos de carácter general acerca del funcionamiento de la sociedad y la teoría sustantiva o conceptos específicos sobre el tema que se pretende analizar.

Cabe aclarar en primer lugar que, en general, se investiga desde algo que ya se conoce. Cuanto más se conoce sobre una cosa, más posibilidades se tienen de desarrollar mejores investigaciones. Es aquí donde aparece el concepto de ´acumulación de conocimiento´. Es equivocado creer que el investigador parte de la  nada y busca descubrir el todo. La premisa es que hay que conocer para investigar. De allí surge una idea, un tema a investigar. A partir de aquí ilustraremos las distintas etapas del proceso desde diferentes ejemplos. Así, en el caso del tema, podría señalarse que:
Como por ejemplo:  El tema a investigar podría ser Las trayectorias escolares en condiciones de vulnerabilidad.
A partir de este tema pueden surgir distintas líneas de investigación. Uno de los
primeros pasos será revisar gran parte de lo producido previamente sobre este tema o
idea. Se avanza así sobre el estado del arte (también conocido como estado de la
cuestión o antecedentes). Esta etapa refiere a acercarse a todo el conocimiento
acumulado - o al menos lo máximo posible-, que no es sino una ´acumulación teórica´.
Esto significa, la formación de una base teórica según temas, autores, enfoques,
relación entre conceptos, etc.
Es interesante señalar que esta revisión bibliográfica refiere tanto a libros que publican
investigaciones completas, libros que hacen propuestas teóricas a partir de
investigaciones, documentos de trabajo, así como artículos de revistas que brindan
resúmenes sobre hallazgos recientes.
Esta etapa es necesaria no sólo para conocer lo ya desarrollado, sino para no avanzar
en responder preguntas que ya han tenido un proceso de investigación que les arrojó
luz.
Esta acumulación teórica siempre es un proceso selectivo. El investigador elige
construir conocimiento de una determinada manera. Difícilmente se parte de una
teoría única y excluyente, es frecuente partir de diferentes teorías y/o de
generalizaciones y/o de conceptos que el investigador relaciona. De modo que
deberán rastrearse las investigaciones ligadas al mismo tema o a temas similares. En
este sentido el investigador puede incorporar como antecedentes investigaciones
propias o de otros autores.
La incorporación de investigaciones como antecedentes no implica linealmente el
acuerdo absoluto con las conclusiones de las mismas. Es decir, esta etapa refiere a
dar cuenta de gran parte de lo investigado sobre un tema, independientemente de si la
postura del equipo de investigación es similar o contraria a los resultados encontrados.
No es una etapa que se inicia y culmina en un único momento, sino que acompañará
al investigador y su equipo durante las primeras fases hasta que esté fundado el
problema de investigación.
Siguiendo el ejemplo, se pueden incorporar investigaciones sobre:
- Trayectorias escolares de jóvenes en condiciones de vulnerabilidad
- Trayectorias escolares
- Juventudes
- Jóvenes y educación
- Jóvenes en condiciones de vulnerabilidad
- Educación y vulnerabilidad
Para cada uno de estos ejes deberá realizarse una revisión bibliográfica, e incorporar
aquellas investigaciones y aportes teóricos cuyas conclusiones el investigador decida
tener en cuenta como parte de su corpus teórico.

El uso de un corpus es imprescindible a la hora de analizar datos lingüísticos mas allá de la pura introspección y, en el caso de un estudio histórico, se convierte en la única fuente de información lingüística, nos pueden revelar peculiaridades o irregularidades de la lengua que los mismo hablantes nativos desconocen. Además, en los estudios diacrónicos, al no disponer de hablantes vivos, se convierten en la fuente central de información. Obviamente las nuevas tecnologías han jugado un papel importante en la transformación de estas herramientas de investigación y los criterios seguidos para la compilación de los actuales corpus computarizados han sido adaptados, también a los nuevos tiempos, como nuestra actualidad. Además este concepto también implica la idea de que pueda ser interpretado por una maquina, o un ordenador, esta característica ha contribuido también a hacer posible la existencia de corpus cada vez mas extensos.

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El concepto de entretención, asociado a lo divertido,  tiene que ver con una evasión temporal de las preocupaciones, pero que no asegura interés con una temática particular a largo plazo.  Uno puede pasar horas compartiendo memes con los amigos, y dicho momento de entretención no va a implicar nada más que eso.  Así,  hacer volcanes con plasticina podrá ser entretenido, pero seguramente se recuerde menos a lo largo de la vida que haber ido a conocer el volcán mas cercano a la ciudad.
En lugar de hablar de ciencia entretenida, sería mejor referirse a ciencia significativa. Los estudios de Ausubel  dicen que el ser humano tiene la disposición a aprender de verdad sólo aquello a lo que le encuentra sentido o lógica. Cuando una persona encuentra en la ciencia respuestas a temáticas de su propio interés y que lo conecten con su vida cotidiana, estará frente a una experiencia significativa que perdurará en el tiempo y que con mucha seguridad también le resulte entretenida.
La entretención como recurso puede ser válido para captar el interés, pero solo será efectiva si en su diseño considera la forma de presentar una temática que tenga sentido para el público, y no sea un mero momento de esparcimiento que se diluya y se olvide al tener un nuevo distractor en este mundo lleno de estímulos.

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1) http://metodologiadelainvestigacion.sociales.uba.ar/wp-content/uploads/sites/117/2017/08/Cuaderno-N4-Etapas-de-investigacion.pdf
2) https://anestesiar.org/2015/la-falacia-de-la-p-pequena-falacia-inversa/
3) https://www.medigraphic.com/pdfs/ginobsmex/gom-2020/gom208f.pdf
4) http://hdl.handle.net/11336/31071
5) https://chilecientifico.com/la-falacia-la-ciencia-entretenida/
6) https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6679051

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Una falacia es un argumento que parece válido pero no lo es. A veces se usan para engañar a la gente y darles gato por liebre, pero la mayor parte de las veces se utilizan por una razón mucho más triste: por pura ignorancia.

Hoy vamos a hablar de una de estas falacias, muy poco reconocida, pero en la que se cae con una gran frecuencia a la hora de interpretar resultados de contrastes de hipótesis.

Cada vez más vemos que las publicaciones científicas nos proporcionan el valor exacto de p, de forma que tendemos a pensar que cuánto menor es el valor de p mayor es la plausibilidad del efecto observado.

Para entender lo que vamos a explicar, recordemos primero la lógica de la falsificación de la hipótesis nula (H0). Partimos de una H0 de que el efecto no existe, por lo que calculamos la probabilidad de, por azar, encontrar unos resultados tan extremos o más que los que hemos encontrado, siendo H0 cierta. Esta probabilidad es el valor de p, de forma que cuanto menor sea, menos probable es que el resultado sea debido al azar y, por tanto, más probable que el efecto sea real. El problema es que, por muy pequeña que sea la p, siempre hay una probabilidad de cometer un error de tipo I y rechazar la H0 siendo cierta (o lo que es lo mismo, obtener un falso positivo y dar por bueno un efecto que en realidad no existe).

Es importante tener en cuenta que el valor de p solo indica si hemos alcanzado el umbral de significación estadística, que es un valor totalmente arbitrario. Si obtenemos un valor umbral de p = 0,05 tendemos a pensar una de las cuatro posibilidades siguientes:

1. Que hay un 5% de probabilidades de que el resultado sea un falso positivo (de que H0 sea cierta).

2. Que hay un 95% de probabilidades de que el efecto sea real (de que H0 sea falsa).

3. Que la probabilidad de que el efecto observado se deba al azar es del 5%.

4. Que la tasa de error de tipo I es del 5%.

Sin embargo, todo lo anterior es incorrecto, ya que estamos cayendo en la falacia inversa o falacia de la transposición de los condicionales. Todo es un problema de entender mal las probabilidades condicionadas. Vamos a verlo despacio.

A nosotros nos interesa saber cuál es la probabilidad de que H0 sea cierta una vez que hemos obtenido unos resultados. Expresado matemáticamente, queremos saber P(H0|resultados). Sin embargo, el valor de p lo que nos proporciona es la probabilidad de obtener nuestros resultados si la hipótesis nula es cierta, o sea, P(resultados|H0).

Vamos a verlo con un ejemplo sencillo. La probabilidad de ser español si uno es andaluz es alta (debería ser del 100%). La inversa es más baja. La probabilidad de tener cefalea si uno tiene una meningitis es alta. La inversa es más baja. Si los eventos son frecuentes, la probabilidad será más alta que si son raros. Así, como nosotros queremos saber P(H0|resultados), deberemos valorar la probabilidad basal de la H0 para evitar sobrestimar las pruebas que apoyan que el efecto es cierto.

Si lo pensamos despacio, es bastante intuitivo. La probabilidad de H0 antes del estudio es una medida de la creencia subjetiva que refleja su plausibilidad basada en estudios previos. Pensemos que queremos contrastar un efecto que creemos muy poco probable que sea cierto. Valoraremos con precaución un valor de p < 0,05, aunque sea significativo. Por el contrario, si estamos convencidos de que el efecto existe, con poca p nos daremos por satisfechos.

En resumen, para calcular la probabilidad de que el efecto sea real deberemos calibrar el valor de p con el valor de la probabilidad basal de H0, que será asignada por el investigador o por datos previos disponibles. Ni que decir tiene que existe un método matemático para calcular la probabilidad posterior de H0 en función de su probabilidad basal y el valor de p, pero sería una grosería poner un formulón enorme a estas alturas de la entrada.

En su lugar, vamos a utilizar un método más sencillo, recurriendo a un recurso gráfico que se llama nomograma de Held y que podéis ver en la figura.

Para utilizar el nomograma de Held solo tenemos que trazar una línea desde la probabilidad previa que consideremos que tiene H0 hasta el valor de p y prolongarla para ver qué valor de probabilidad posterior alcanzamos.

Imaginad un estudio con un valor marginal de p = 0,03 en el que creemos que la probabilidad de la H0 es del 20% (creemos que hay un 80% de que el efecto sea real). Si prolongamos la línea nos dice que la probabilidad mínima de H0 del 6%: hay un 94% de probabilidad de que el efecto sea real.

Por otro lado, pensad en otro estudio con el mismo valor de p pero en el que pensamos que la probabilidad del efecto es más baja, por ejemplo, del 20% (la probabilidad de H0 es del 80%). Para un mismo valor de p, la probabilidad mínima posterior de H0 es del 50%, luego hay un 50% de que el efecto sea real. Vemos así como la probabilidad posterior cambia según la probabilidad previa.

Y aquí lo dejamos. Seguro que esto del nomograma de Held os ha recordado a otro nomograma mucho más famoso pero con una filosofía similar, el nomograma de Fagan. Este se utiliza para calcular la probabilidad postprueba en función de la probabilidad preprueba y el cociente de probabilidad de una prueba diagnóstica. Pero esa es otra historia...

BIBLIOGRAFíA

- Nuzzo R. The inverse fallacy and interpreting p values. PM&R.2015;7:311-4.

- Selike T, Bayarri MJ, Berger JO. Calibrating of p values for testing precise null hypothesis. Am Stat.2001;55:62-71.

- Held L. A nomogram for p values. BMC Med Res Methodol.2010;10:21.

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Entrenamiento en Vía Aérea Latinoamérica

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La falacia de la p pequeña. Falacia inversa - AnestesiaR

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Una falacia es un argumento que parece válido pero no lo es. A veces se usan para engañar a la gente y darles gato por liebre, pero la mayor parte de las veces se utilizan por una razón mucho más triste: por pura ignorancia.