Cuando lo estadísticamente significativo ni es estadístico ni significativo. Errores habituales al usar estadísticas

Abstract

La naturaleza de la educación, con su variabilidad e incertidumbre inherentes, obligan a que se use la estadística para analizar los datos que salen de cualquier investigación experimental. Pero el razonamiento estadístico es probabilístico, esencialmente diferente al científico o ingenieril, y esto da lugar a menudo a errores tanto en el diseño del experimento como en el análisis de los resultados. Estos errores en general provienen de considerar la estadística como un oráculo que te puede determinar con seguridad la certeza o falsedad de hipótesis. Y la estadística no permite esto. La estadística gestiona la incertidumbre, pero no puede eliminarla. En esta ponencia mostramos algunos errores habituales en la generación e interpretación de experimentos de estadística, delimitando qué es lo que puede hacer la estadística y qué es lo que debe hacer el lector o investigador.

The nature of education, with its inherent variability and uncertainty, force the use of statistic methods to analyze the data obtained in experimental research. But statistical reasoning is probabilistic, and therefore essentially different form scientific or engineering reasoning, and this often times produces errors both in the design of the experiment and the interpretation of the results. This errors usually occur because the researcher considers statistics to be an oracle that allows him to determine with certainty if a hypothesis is true or false. But statistics cannot do this. Statistics manage uncertainty, but cannot eliminate it. In this paper we show some of the common errors in the generation and interpretation of statistical experiments, marking out what is that statistics can do, and what must be done by the reader or researcher.