Farji

Ecología Austral 16:79-84. Junio 2006 Asociación Argentina de Ecología

Debate

La (significativa) importancia biológica de la no-significancia estadística
ALEJANDRO G FARJI-BRENER
Laboratorio Ecotono, CRUB, Universidad del Comahue, Bariloche, Argentina RESUMEN. El rechazo de hipótesis biológicas incorrectas como consecuencia de resultados estadísticamente no-significativos es comúnmentedespreciado 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 ideasincorrectas. 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. [Palabras clave: hipótesis biológicas, hipótesis estadísticas, resultados no-significativos] ABSTRACT. The (significant) biological significance of statistical non-significance: Rejecting incorrectbiological 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 erroneousideas. 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 anincorrect biological hypothesis based on high-quality research is one of the most powerful ways to understand nature. [Keywords: biological and statistical hypotheses, hypothesis testing, non-significant results]

Aprender de nuestras ideas incorrectas es un paso básico para conocer con cierta certeza algún aspecto del funcionamiento de los sistemas naturales. Para ello, los científicos ponemos aprueba diferentes hipótesis biológicas que compiten entre ellas para expli-

car un fenómeno. Para determinar cuál de ellas es la más correcta, se proponen diferentes predicciones derivadas de cada hipótesis las cuales son contrastadas con las observaciones. Cuando los resultados obtenidos difieren de los predichos por una hipótesis biológica, ésta

Laboratorio Ecotono, CRUB, Universidad delComahue, (8400), Bariloche, Argentina. alefarji@crub.uncoma.edu.ar

Recibido: 31 de marzo de 2005; Fin de arbitraje: 1 de julio de 2005; Revisión recibida: 13 de julio de 2005; Segunda revisión recibida: 28 de noviembre de 2005; Aceptado: 11 de febrero de 2006

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es normalmente considerada incorrecta y, en consecuencia, descartada como posiblecausa del fenómeno que deseamos explicar. En este proceso de aprender sobre nuestras ideas incorrectas necesitamos métodos que nos permitan analizar objetivamente el ajuste entre las predicciones y las observaciones. Estos métodos comprenden el campo de la estadística, la cual es una herramienta que nos permite, indirectamente, descartar hipótesis biológicas incorrectas. La estadística llamada...