Resumo

PADILLA-SANTAMARIA, Fernando. El valor p: ¿cómo analizarlo para separarse del positivismo extremo e inductivismo ingenuo?. Investigación educ. médica [online]. 2022, vol.11, n.44, pp.105-114.  Epub 06-Jan-2023. ISSN 2007-5057.  https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2022.44.22442.

A pesar de las nuevas reflexiones y corrientes ideológicas en las ciencias médicas, muchos investigadores continúan apegados firmemente al positivismo científico, al inductivismo ingenuo y a miradas totalmente reduccionistas, donde el uso de estadística inferencial se considera casi indispensable para juzgar una investigación “de calidad”, y dentro de ella, estimar al famoso valor p como el número que determina que un estudio es “bueno” o “malo”, que vale la pena o no, que salió “bien” o “mal”. Aunque la estadística inferencial es la más frecuente en las ciencias médicas, muchos investigadores continúan con problemas epistemológicos para la interpretación del valor p y la toma de decisiones estadísticas; por ello, el objetivo principal de este trabajo es brindar una reflexión y análisis dinámico de qué es, cómo se obtiene, cómo suele interpretarse y cómo debería interpretarse el valor p. Cabe destacar que este escrito no pretende enseñar estadística, sino que intenta cambiar la forma en que los estudiantes y profesionales de la salud interpretan la estadística inferencial, con el fin de fomentar la lectura crítica y de esta forma dar armas para el aprendizaje autodidacta. Para llegar al adecuado análisis del valor p, a lo largo del trabajo realizo un repaso general y gráfico acerca de la construcción de hipótesis, la distribución normal y las pruebas de hipótesis. Si bien por el simple hecho de que este trabajo hable de estadística inferencial ya lo convierte (hasta cierto punto) en un artículo positivista, deseo que la nueva enseñanza en esta área permita formar nuevos profesionales e investigadores con visiones más amplias de la investigación, y así terminar con el fomento del reduccionismo e inductivismo ingenuo.

Palavras-chave : Pruebas de hipótesis; intervalos de confianza; distribución normal; metodologías cuantitativas.

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