Resumen en español

Encontrar un p-valor inferior a 0.05 no solo significa la descripción de un patrón “significativo” o no aleatorio (…y la culminación exitosa de muchos trabajos de investigación), implica en principio aceptar un 5% de falsos positivos, pero más aún, errar al menos un 30% de las veces en las conclusiones que de los análisis derivan. Desde el desarrollo de la teoría tras los valores p por Ronald Fisher y su aplicación en pruebas de hipótesis, a cargo de Jerzy Neyman y Egon Pearson, la popularidad creciente de la utilidad de estos métodos cuantitativos para soportar ó refutar hipótesis, ha hecho poco conspicuos los notables problemas en los cuales se incurre durante uso. El valor p ha sido usualmente definido como “la probabilidad de hallar un efecto tan o más extremos que el observado, asumiendo como verdadera la hipótesis nula (Ho: no efecto)”. Es decir, representa una medida de la intensidad de la evidencia en contra de la hipótesis nula sin dar indicio alguno sobre Ha.