La (significativa) importancia biológica de la no-significancia estadística

Autores
Farji-Brener, Alejandro G.
Año de publicación
2006
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El rechazo de hipótesis biológicas incorrectas como consecuencia de resultados estadísticamente no-significativos es comúnmente despreciado como un aporte para el crecimiento del conocimiento científico. Los argumentos previos contra esta creencia se han basado principalmente en las consecuencias negativas de la escasa divulgación de resultados estadísticamente no-significativos más que enfocarse sobre el mérito lógico de descartar ideas erróneas. En este ensayo, discutiré cómo los métodos estadísticos clásicos (i.e., estadística frecuentista), y la base epistemológica de la cual derivan, están basados en la eliminación de ideas falsas más que en el descubrimiento de ideas potencialmente verdaderas. El menosprecio de buenas investigaciones y/o su eventual rechazo editorial debido a su no-significancia estadística niega, entonces, la principal ventaja de los métodos estadísticos tradicionales: refutar ideas incorrectas. Rechazar una hipótesis biológica basándose en una investigación de buena calidad y alto poder estadístico es una de las formas más robustas de aprender sobre el funcionamiento de la naturaleza.
Rejecting incorrect biological hypotheses as a consequence of statistically non-significant results is commonly undervalued as a step in the growth of our knowledge. Previous arguments against this incorrect belief had been largely based on the negative consequences associated with not publishing papers with statistically non-significant results rather than on the intrinsic epistemological merits to discarding erroneous ideas. In this essay, I will discuss how classical statistical methods and the epistemological approach from which these tools are derived are largely based on the elimination of falsehood rather than on the discovery of truth. The rejection of researches with statistically non-significant results denies the main advantage of classical hypothesis-testing methods. In fact, the rejection of an incorrect biological hypothesis based on high-quality research is one of the most powerful ways to understand nature.
Fuente
Ecol. austral (En línea) 2006;01(016):079-084
Materia
HIPOTESIS BIOLOGICAS
HIPOTESIS ESTADISTICAS
RESULTADOS NO-SIGNIFICATIVOS
BIOLOGICAL AND STATISTICAL HYPOTHESES
HYPOTHESIS TESTING
NON-SIGNIFICANT RESULTS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Rejecting incorrect biological hypotheses as a consequence of statistically non-significant results is commonly undervalued as a step in the growth of our knowledge. Previous arguments against this incorrect belief had been largely based on the negative consequences associated with not publishing papers with statistically non-significant results rather than on the intrinsic epistemological merits to discarding erroneous ideas. In this essay, I will discuss how classical statistical methods and the epistemological approach from which these tools are derived are largely based on the elimination of falsehood rather than on the discovery of truth. The rejection of researches with statistically non-significant results denies the main advantage of classical hypothesis-testing methods. In fact, the rejection of an incorrect biological hypothesis based on high-quality research is one of the most powerful ways to understand nature.
description El rechazo de hipótesis biológicas incorrectas como consecuencia de resultados estadísticamente no-significativos es comúnmente despreciado como un aporte para el crecimiento del conocimiento científico. Los argumentos previos contra esta creencia se han basado principalmente en las consecuencias negativas de la escasa divulgación de resultados estadísticamente no-significativos más que enfocarse sobre el mérito lógico de descartar ideas erróneas. En este ensayo, discutiré cómo los métodos estadísticos clásicos (i.e., estadística frecuentista), y la base epistemológica de la cual derivan, están basados en la eliminación de ideas falsas más que en el descubrimiento de ideas potencialmente verdaderas. El menosprecio de buenas investigaciones y/o su eventual rechazo editorial debido a su no-significancia estadística niega, entonces, la principal ventaja de los métodos estadísticos tradicionales: refutar ideas incorrectas. Rechazar una hipótesis biológica basándose en una investigación de buena calidad y alto poder estadístico es una de las formas más robustas de aprender sobre el funcionamiento de la naturaleza.
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