Punto 3
a) Con base a los artículos “Statistical Errors: P values, the gold standard of statistical validity, are not as reliable as many scientists assume” & “Statisticians issue warning on P values: Statement aims to halt missteps in the quest for certainty” escriba un resumen (máximo 2 páginas) sobre ambos artículos e incluya en este sus opiniones en cuanto al uso del valor p como criterio de decisión en inferencia estadística.

El valor P es la probabilidad que ocurra un evento de forma al azar, tomando una premisa como cierta. toma valores entre 0 y 1 es decir que tienen en cuenta un evento, considera una hipótesis que es cierta y debemos buscar evidencias si lo es o no, según el artículo todo lo que puede hacer es resumir los datos asumiendo una hipótesis nula específica. Ya que un valor P mide si un resultado observado se puede atribuir al azar. Pero no puede responder a la pregunta real de un investigador como, por ejemplo: ¿cuáles son las probabilidades de que una hipótesis sea correcta? Esas probabilidades dependen de qué tan fuerte fue el resultado y, lo que es más importante, qué tan plausible es la hipótesis en primer lugar.

Fisher pretendía que el valor-p fuera solo una parte de un proceso fluido y no numérico que combinara datos y conocimientos previos para llegar a conclusiones científicas, sin embargo, a fines de 1920 su aporte del valor-p fue criticada y considerada como “peor que inútil” por Neyman un matemático polaco quien debido a que el aporte que hizo Fisher del p-value se convirtió en un movimiento para hacer que la toma de decisiones basada en evidencia fuera lo más rigurosa y objetiva posible.

Con el pasar del tiempo los estadísticos han señalado una serie de medidas que podrían ayudar a evitar la trampa de pensar en los resultados como significativos o no significativos respecto al p-value, por ejemplo, Cumming cree que los investigadores siempre deben informar los tamaños del efecto y los intervalos de confianza. Estos transmiten la magnitud y la importancia relativa de un efecto y también algunos expertos creen que seria conveniente cambiar el p-value por métodos que aprovechen la regla de bayes.

Como conclusión, se puede decir que el p-value es una herramienta más, que brinda apoyo y sustento respecto a lo que se quiere indagar, pero muy posiblemente algunas veces se necesita un poco más de exploración para dar continuidad a proyectos y conclusiones mucho más complejas. Como se mencionaba en el artículo hay otros métodos que también se pueden usar para rechazar o aceptar una hipótesis. Pero es muy importante tener un contexto de la información, es decir como se comportan los datos, cuales son los procesos iniciales antes de estar lista para aplicar métodos estadísticos y matemáticos para dar conclusiones.