398695_es-ES

liliconcom

El regreso de los valores P: guerras estadísticas para científicos e ingenieros (2021-US-30MP-862)

Nivel: intermedio

 

Russ Wolfinger, director de descubrimiento científico y genómica, SAS Institute Inc

 

Es un período de guerra civil en la República Estadística.Tan pronto como las facciones frecuentista y bayesiana lograron una distensión semi-pacífica, surgió una nueva y gran amenaza del Imperio Científico, específicamente La Estrella de la Muerte Crisis de la Reproducibilidad. Sin darse cuenta de los primeros descubrimientos hechos por los rebeldes del JMP, los consejeros de la Asociación Estadounidense de Estadística han declarado que los valores P son el combustible impulsor de la Estrella de la Muerte.¿Implosionará la estrella la prohibición de los valores P y la significación estadística?¿O hay factores más graves en juego?

 

Transcripción generada automáticamente ...

 

Vocero	Transcripción
	Oye.
Jordan Hiller	Puedes oírme.
Russ Wolfinger	Hey Jordan, ¿puedes oírme?
Jordan Hiller	Puedo oye, ¿cómo estás?
Russ Wolfinger	Genial, oh shucks, déjame obtener mis antecedentes, ¿está funcionando? Terminé en mi sótano.
Jordan Hiller	Está bien, está bien Tómate tu tiempo, tenemos mucho tiempo donde.
	llegamos un poco temprano y sí.
	Todo va.
Russ Wolfinger	muy bien, sí, he querido ponerme al día contigo porque tengo algo de buena acción ahora en el frente de la genómica.
Jordan Hiller	Justo después, sí, escuché un poco, vi que algunas de las cosas genéticas aparecían en el EA.
	Primero sí.
Russ Wolfinger	Porque.
	en realidad aún no está listo, pero Johnson ha estado trabajando en Luciana Silva.
	Y estaban bromeando como si Jordan tuviera en sus manos eso.
Jordan Hiller	Bueno, sí, conoces a mi.
	las cejas se levantaron cuando dije oh, eso es muy interesante.
Russ Wolfinger	No, sí, estamos muy entusiasmados con las nuevas direcciones y solo estamos tratando de dar un paso a la vez.
Jordan Hiller	tocar el asunto exacto.
Russ Wolfinger	Y en realidad tenemos uno nuevo, ya sabes, el hombre de Jeff se mudó a RD para reemplazar a Kelsey.
	Ahora estamos entrevistando para reemplazar el puesto de Jeff.
	En la gestión de productos, esa será la siguiente pieza del rompecabezas en la que hacer clic, conseguimos que alguien nos ayude porque.
	tenemos algunas preguntas alrededor.
	Branding de marketing Me refiero a que les gusta lo que mencionamos, quiero decir, ni siquiera está claro qué les gusta a los mercados en estos días y.
	Lo conseguimos, queremos ser cuidadosos y realmente lo hice. Realmente, realmente valoro. No leí todo lo que escribiste en nuestra encuesta. Aprecio tus perspicaces comentarios allí.
Jordan Hiller	Bueno, ya sabes que estoy fuera del mercado. Estoy fuera del mercado por un tiempo, así que debes tomar todo lo que diga con un grano de sal.
Russ Wolfinger	Solo un poco, pero queremos seguir adelante, todos tienen algunas ideas agradables de su rincón del bosque y van a armar un buen plan de juego si queremos escuchar a todos.
Jordan Hiller	justo en sí.
Russ Wolfinger	Ni siquiera sabes cómo lo hago yo.
	¿Cómo puedo activar el fondo ahora? No veo.
Jordan Hiller	Sí, puedo, puedo decirte dónde es así por el ícono de la cámara donde dice, probablemente dice detener el video correctamente.
Russ Wolfinger	sí.
Jordan Hiller	hay un poco de zanahoria que.
Russ Wolfinger	De acuerdo, lo tengo como fondo virtual, aquí vamos.
	Oh, no cargues.
	carga inteligente virtual cuelga me tiene. No sé qué pasó porque normalmente tengo un fondo estándar que aparece en moto actualizado o algo así.
	Aquí vamos.
	sí.
Jordan Hiller	Bonito.
Russ Wolfinger	sí, eso es solo que creo que se está construyendo, podría estar construyendo, en realidad, simplemente derribó el otro extremo.
Jordan Hiller	sí muy bien.
	Muy bien, lo tengo cuando estés listo, tengo una pequeña lista de verificación para que la revisemos solo para asegurarnos de que todo esté listo para comenzar.
Russ Wolfinger	Sí. ¿Cómo se ven bien mis ángulos de video y audio, la iluminación y todo?
Jordan Hiller	Todo se ve bien que se ve bien.
	veamos para que estemos en el lugar correcto en el momento correcto, grabando lo correcto.
	Sabes que esto se está grabando, no tengo que preocuparme por tu permiso verbal, eso está bien.
	Sí, tu micrófono suena bien, ¿vas a tener algún ruido de fondo? El lugar donde estás parece bastante silencioso, ¿verdad?
Russ Wolfinger	Debería ser bueno a menos que mi.
	en realidad es un día un poco asqueroso, así que no creo que mi vecino encienda una cortadora de césped.
Jordan Hiller	Bien, veamos, así que la notificación del teléfono celular y la computadora está silenciada, ¿tiene Outlook en ejecución o equipos en ejecución o algo por el estilo?
Russ Wolfinger	Déjame cerrar todo eso ahora.
	Estoy a punto de tener unos 5 millones.
	las pestañas del navegador se abren, sé bien y que tienes la CPU un poco.
	sí, así que tengo abierto como mi PowerPoint en zoom ahora mismo.
Jordan Hiller	Bien, eso es genial, eh, ¿podría confirmarme la resolución de su pantalla por mí?
Russ Wolfinger	Está bien, quieres que mire la configuración de la pantalla.
Jordan Hiller	Sí, la configuración de la pantalla debería mostrar eso, ¿dónde está?
	¿Dónde va a mostrar el espectáculo y la configuración de pantalla?
	sí.
Russ Wolfinger	está en mi computadora portátil 1920 por 10 a las.
Jordan Hiller	Perfecto, eso es lo que debería estar bien, el otro consejo es, si puede, es ocultar automáticamente la barra de tareas de Windows si no lo hace normalmente.
Russ Wolfinger	Bueno.
Jordan Hiller	Oye, ¿por qué no empiezas a compartir tu pantalla ahora mismo?
	Para que podamos.
Russ Wolfinger	Está bien, sí, eso es bueno, asegúrese de compartir la pantalla.
	Ahí vamos pantalla.
	Estoy haciendo clic en él, oh, comparte, está bien, ahí vamos.
	Y luego.
	sí.
	Con suerte, esto será lo que haya disfrutado al juntar estos cinco para tener algunas conexiones divertidas de Star Wars.
Jordan Hiller	eso es genial.
	Está bien, eh, veamos, sí.
	En la configuración de la barra de tareas, creo que podría tenerla en la parte inferior.
	lo dije.
	automáticamente, sí, si estás, no sé qué tan bien quieren que hagas eso, pero me resulta confuso cuando hago eso porque, porque ya sabes, tienes que ir a la parte inferior de la pantalla para tirar de él. arriba, pero si puedes acostumbrarte a eso, y si puedes lidiar con eso, está bien.
Russ Wolfinger	sí, me siento cómodo con eso.
Jordan Hiller	Está bien, genial, genial.
	uh qué más.
	Automático.
Russ Wolfinger	Permítanme intentar MAC Así que cuando vaya a presentar.
Jordan Hiller	sí, maximizar.
	diapositivas.
Russ Wolfinger	No veo que se vea bien.
	Puedo usar mi teclado, es decir, que se ve bien.
Jordan Hiller	Es genial.
Russ Wolfinger	Y luego, estaré, habrá un poco en lugar de mí personalmente en algún lugar de la pantalla.
Jordan Hiller	así es, sabes que se graba por separado y ellos se encargarán de eso en la postproducción, así que no te preocupes por eso en absoluto.
Russ Wolfinger	Está bien, vamos, oh, no sé, no sabía si debería hacer lo que en realidad me gusta, no eran las charlas que en realidad me gustaba ver a la persona.
	Inicialmente, solo para tener una idea, conoces el lenguaje corporal y el tono, pero eso, pero si realmente lo mostraré todo el tiempo, creo que eso es lo óptimo.
Jordan Hiller	Depende de usted, russ, si desea comenzar por comenzar con la pantalla que ya está compartiendo, puede hacerlo, y si solo desea decir algunas observaciones introductorias antes de comenzar a compartir, eso también funciona.
Russ Wolfinger	Oh, está bien, lo voy a hacer, pero quiero decir, podemos, en realidad podríamos, oh, oh, la grabación ya era propiedad por cierto.
Jordan Hiller	Es bueno, sí, supongo que comenzó así de forma automática, pero está bien, solo se agregará, ya sabes, cuando sea.
	En postproducción, lo iniciarán en el momento adecuado, no se preocupe por eso.
Russ Wolfinger	Está bien, y luego, ¿te involucrarás en absoluto, como en términos de decirlo o cualquier cosa?
Jordan Hiller	Sepa cuando esté listo para comenzar, voy a apagar mi cámara y mi micrófono y luego simplemente diremos listo.
	Bueno.
Russ Wolfinger	Eso suena bien, y luego tengo 20 diapositivas, así que recuérdame cuál es el límite de tiempo.
Jordan Hiller	No creo que realmente te hayas registrado para un ensayo de 30 minutos.
	Sabes que ahora es virtual, así que el tiempo es fungible.
Russ Wolfinger	Pero eso estaría bien, sí, no creo que no sea así, no es como si fuera a durar una hora para hacer lo más destacado.
	sí, creo que creo que 30 minutos suena bien.
	Bueno.
Jordan Hiller	De acuerdo, entonces, ¿qué crees que necesitas para hacer algo más? Antes de que nos vayamos, ¿estás listo para hacerlo?
Russ Wolfinger	toma un trago lento.
	sí Oh, y luego esto se transmitirá, esto se transmitirá, creo, el día cinco decían cinco de octubre.
Jordan Hiller	Su camino es cuando salgan a vivir.
Russ Wolfinger	Sí, y creo que recibí un correo electrónico acerca de que quizás sea una de las personas que estarán en vivo justo después o algo así.
Jordan Hiller	muy bien si bien bien.
Russ Wolfinger	Entonces, ¿me gustaría cuando estoy grabando? ¿Me gustaría aludir a eso o algo, o qué es la Convención?
Jordan Hiller	Yo diría que no, porque esto seguirá siendo un recurso más adelante para la gente, incluso después de la Conferencia para que la gente lo vea, así que lo escribo directamente y.
Russ Wolfinger	tipo de tiempo invariante en el tiempo.
Jordan Hiller	si, exacto.
	exactamente correcto.
Jordan Hiller	Bueno.
	Entonces, si estás listo, está bien, así que voy a apagar la cámara y el micrófono y estaré mirando aquí y sí, continúa y comienza cuando estés listo.
Russ Wolfinger	Que cuando termine, ¿qué debo hacer?
Jordan Hiller	Tu puedes decir.
	ese es el final Gracias buenas noches.
	Y luego volveré y lo haré.
	Solo envuélvelo.
Russ Wolfinger	De acuerdo, los editores recortarán al principio y al final según sea necesario.
	Absolutamente bien.
Jordan Hiller	Bien, aquí voy. Me voy a luchar por la buena suerte. Estoy deseando ver esto.
Russ Wolfinger	Gracias.
	Bueno.
Russ Wolfinger	valores p.
	Y como habrás escuchado, ha habido algunas controversias en torno a esta, la más infame de las estadísticas, en los últimos años e incluso recientemente aquí en 2021.
	Y quiero resumir algunas de las cosas que he estado viendo y pensando en ellas, y también por diversión,
	Retorno de los valores p.
	Hemos tenido períodos, en los que han ganado un poco de favor y creo que ahora podría haber un pequeño resurgimiento, así que veamos cómo se desarrolla eso.
	Para empezar, retrocedamos 100 años, casi ... casi exactamente 100 años a partir de ahora, a principios de la década de 1920.
	Este fue el apogeo del posiblemente el estadístico más famoso de todos los tiempos, RA Fisher, y a él se le atribuyen los valores p, así como muchos
	conceptos muy poderosos y populares, hasta el día de hoy, en estadística, por ejemplo, máxima verosimilitud y una interpretación de probabilidad de estilo frecuentista.
	Ahora, uno de los pares clave de Fisher de su época e incluso en la misma institución era Jerzy Neyman y Egon Pearson.
	Y desde el principio, cuando Fisher estaba saliendo con sus valores p, tenían algunos desacuerdos bastante graves sobre su utilidad y cómo deberían aplicarse en la práctica.
	Neyman y Pearson, como saben, son los que idearon el famoso marco de prueba de hipótesis. Fue más una decisión teórica.
	Y también a ellos se les atribuyen intervalos de confianza, mecanismos de generación de datos y otras cosas comunes. Y las estadísticas que empleamos hoy en día, es una especie de híbrido extraño de estos dos métodos iniciales, pero nacieron en la controversia, desde el principio.
	Ahora, a medida que pasaban los años,
	Los debates continuaron y tendieron a caer en la línea del clásico frecuentista versus bayesiano.
	desacuerdos. Y esto a menudo ... esto tiene muchos aspectos, uno de los clave es cómo se interpreta la probabilidad en sí misma.
	Los dos tipos de puntos de vista populares que distinguen los dos campos a menudo se reducen a: ¿ve usted la probabilidad como algo que existe en el mundo objetivo y puede medirse, por ejemplo, con repeticiones del mundo real?
	¿O está más en nuestras cabezas en términos de un grado de creencia? Y estos pueden tener implicaciones muy profundas en términos de
	métodos estadísticos que toma, e incluso cómo hace el modelado probabilístico.
	Y, en particular, los bayesianos tienden a ... para que un marco bayesiano se defienda, es necesario especificar distribuciones previas
	en todos los parámetros, lo que nuevamente se interpretaría como su grado de creencia a menudo subjetivo sobre la forma en que este parámetro ... los valores de los parámetros probablemente adopten.
	Y pueden ser univariantes, multivariantes, etc., según la complejidad del modelo. Gira la manivela ... gira la manivela a través del teorema de Bayes
	y obtienes probabilidades y densidades posteriores sobre las que haces tus inferencias. Mientras que los frecuentistas tienden a emplear tal vez en cierto sentido, un poco más ...
	métodos un poco más distantes o más tipo de objetivo en términos de estos cálculos directos, y aquí es donde se obtiene el valor p. Ciertamente es una estadística de estilo frecuentista.
	Y ha sido criticado y examinado varias veces a medida que ha pasado el tiempo, y veremos algunos de los aspectos de los valores p con más profundidad a medida que avanzamos aquí. Pero ellos ... nuevamente, simplemente los ponen en contexto históricamente.
	Y luego, más recientemente ... desde alrededor del año 2000, ha habido un gran alboroto en torno al tema de la reproducibilidad.
	Y esto ha resultado ... ha habido cientos de artículos y temas sobre conclusiones científicas que no han sido reproducibles.
	Un laboratorio, por ejemplo, produce algunos resultados, hace una afirmación y otro laboratorio intenta hacer un experimento similar y simplemente no puede ... simplemente obtiene algo diferente. Y esto a menudo
	pueden crear grandes controversias, porque pueden ser ... algunas de estas conclusiones son bastante
	importante y puede resultar en decisiones de política o salud alrededor ... o salud o incluso decisiones en cualquier campo que se le ocurra. Y mucha gente dirá que estamos en un estado de crisis de reproducibilidad.
	Ahora, para conectar esto con nuestro tema de Star Wars, imaginemos, como saben, en toda la galaxia que a menudo podríamos tener.
	algún tipo de ... siempre se están gestando conflictos y aparecen grupos rebeldes. Y con esta crisis de reproducibilidad, si puedes imaginar la Guerra de las Galaxias, este consejo malvado convocando,
	concluyendo que deben encontrar un chivo expiatorio para esta reproducibilidad. ¿Y qué ... a quién podemos culpar? ¿Qué podríamos ... qué narrativa podríamos hilar?
	¿Y por qué no ... por qué no echarle la culpa a los malos métodos estadísticos? De hecho, el valor p parece un buen candidato vulnerable. Y vemos allí que el Emperador Palpatine está satisfecho con este plan y está dispuesto a dedicar muchos recursos para llevarlo a cabo.
	Ahora, en medio de esto, a principios, a mediados o finales de la década de 2000, convocamos una especie de sociedad en los reinos externos reunidos en torno al tema de la reproducibilidad genómica.
	Estábamos intrigados por este problema donde vimos, de hecho, una falta de reproducibilidad en las listas de genes expresados diferencialmente.
	Y puede imaginar un diagrama de Venn en el que un laboratorio proporcionaría sus 100 genes más importantes de un experimento. Otro laboratorio va a reproducirlo,
	y ese diagrama de Venn apenas se superpone. Y este es un problema que estábamos abordando, una especie de cuestiones de reproducibilidad científica directa.
	Y pasamos por mucho trabajo e investigación y volvimos a ejecutar muchos controles en muchos laboratorios. Publicamos este documento aquí, donde
	se me ocurrió lo que yo consideraría una resolución bastante simple pero fácil para algunas de las preguntas de reproducibilidad,
	específicamente en lo que se refiere a valores p y otras estadísticas relacionadas, digamos especificidad de sensibilidad en un contexto de decisión binaria.
	Y la conclusión fue que los valores p en sí mismos no están diseñados para ser reproducibles. Ellos ... su fuerza e incluso su intención como estadística es controlar las tasas de error.
	En particular, tenemos la clásica tasa de error de tipo uno de un falso positivo, y este es el ámbito que
	Los valores p y su teoría se desarrollan alrededor, mientras que la cuestión de la reproducibilidad es diferente.
	Y, de hecho, nuestra mentalidad es casi la de ver la reproducibilidad como la tercera dimensión más allá de la especificidad y la sensibilidad, la clásica tasa de error tipo uno, tipo dos.
	Y en el contexto de la genómica, podemos ayudar a resolver la cuestión haciendo diagramas, como puede ver aquí, llamados diagrama de volcán,
	donde cada punto es un gen que hemos medido y estamos comparando dos condiciones. A lo largo del eje X, tenemos una medida del tamaño del efecto o logaritmo, en este caso cambio log2 veces, y en el eje y, graficamos el valor p negativo log10.
	Y la trama tiende a tener siempre esta característica forma de V debido a las relaciones entre esas dos estadísticas, donde los genes que ... donde la mayor acción son los de arriba a la izquierda y a la derecha, son como pequeñas rocas que arrojan fuera de un volcán.
	Pero resulta, en términos de reproducibilidad,
	que la clave ... la dimensión es en realidad el eje X y resulta que el tamaño del efecto es más reproducible
	que el eje y, el valor p, que es una especie de medida estandarizada de señal a ruido, si quieres verlo de esa manera.
	Entonces, la forma de resolver la pregunta es si no ... en realidad ambos son valiosos y, por lo tanto, la clave es buscar genes en las esquinas superior izquierda y derecha de esta gráfica, donde se pueden satisfacer ambos criterios.
	Y la trama es en realidad una forma intuitiva de hacer eso, y hay variaciones sobre cómo se pueden dibujar las líneas, digamos rectangulares o curvas, como ve aquí.
	Pero esos son más, una especie de detalles más allá de una vez que ... una vez que entiendes el concepto principal, y este fue el mensaje principal de ese artículo, que creo que todavía es sólido, hasta el día de hoy, pero no lo ha hecho ' realmente
	tuvo mucha aceptación en todos ... en todos los ámbitos. De hecho, la reproducibilidad sigue siendo una gran crisis y la gente piensa que estamos en un gran problema y que las cosas deben cambiar.
	Ahora,
	tipo de, como resultado del valor de p tomando el calor, por así decirlo, para la reproducibilidad, la Asociación Estadounidense de Estadística, que es posiblemente una de las principales
	sociedades estadísticas del mundo, emitieron una declaración en 2016 sobre los valores p. Sentían el calor y pensaron que era una buena idea enviar algunos mensajes, ayudando a
	disipe algunas de las preocupaciones y tal vez hable sobre algunas de las cosas que mencioné. Sin embargo, las seis declaraciones, y no vamos a entrar en detalles por cuestión de tiempo,
	aunque presentaron algunos puntos interesantes, creo que fallaron en algunas cosas.
	Y ahora, estas declaraciones en sí mismas tomaron algo de calor, por lo que las líneas de batalla se trazaron aún más claramente, y es cuestionable si esta declaración ayudó o lastimó.
	en todo el debate, pero al menos fue ... fue un avance y hay muchas cosas buenas en estas declaraciones.
	Y creo que algunas de las críticas fueron quizás más quisquillosas de lo necesario, pero al menos ... al menos,
	está tratando de abordar las cosas. Y estos son ... Yo los veo como valiosos ... como una contribución valiosa en términos de comprender las controversias y asegurarnos de que podamos ... podemos tomar buenas decisiones sobre cómo y cuándo usar los valores p , como mucho.
	Ahora, diría que los debates llegaron a un punto crítico en 2019 en este número de The American Statistician. Y yo, como que, de manera divertida, si se quiere, llamo a esto ANTIPA,
	una especie de disturbio contra el valor p, eran casi todos los artículos de esta revista ... en este número era un poco peyorativo o criticando los valores p.
	Y todo el tema fue dirigido por Ron Wasserstein y es el jefe de ... el director ejecutivo de la Asociación Estadounidense de Estadística.
	Y entonces, con esa posición de prominencia, ha traído muchos de los ... muchos de los desacuerdos, directamente al frente. Y
	lo que pasa con este problema, que sí recomiendo, aunque no espere que ir a este problema resuelva las preguntas por usted, de hecho, es probable que salga
	con más con más preguntas y rascándote la cabeza de lo que hiciste al entrar, porque los papeles están por todos lados.
	No hay ningún tipo de mensaje claro en términos de qué hacer. El único mensaje claro es que los valores p son malos y qué debemos hacer en respuesta a eso.
	Entonces, lo recomendaría a este tema para obtener más detalles, pero puede ver algunos de los títulos enumerados aquí y tener una idea de algunas de las cosas que se proponen,
	incluyendo una propuesta bastante radical para abandonar por completo la frase y el uso de significación estadística.
	E incluiría, como saben, en el software JMP, a veces pondremos ... haremos barras de valor logarítmico, valores log p negativos o pondremos estrellas en la salida.
	Pero esta propuesta diría que eso es malo, que ya no debería estar haciendo eso, y conduce a una mala práctica. Y este es un tema realmente interesante para nosotros.
	en la división JMP como lo hemos estado, tanto en JMP como yo diría, antes del año 2000, SAS quizás
	produjo más valores p que cualquier otra empresa de software del mundo, dada su historia. Entonces, es un tema natural para nosotros investigar, y si nos hemos equivocado, sería bueno confesarlo y seguir adelante, pero si no ... es ... creo que nos corresponde presentar algunos razón,
	algunos debates y la justificación real de por qué podría ser una buena ... una buena razón para seguir utilizando los valores p.
	Así que hay una especie de literatura floreciente y esto realmente puso las cosas en llamas. Y hubo bastantes respuestas a esto, algunas publicaciones de blog, etc.
	Pero de nuevo, si quieres sumergirte directamente en lo grande ... lo grande, este es el problema para empezar. Y ha habido algunos seguimientos, muchas cosas desde entonces.
	Sin embargo, incluso dentro de este problema, no fue del todo malo. Y les señalaría este artículo de Sander Greenland, quien, creo, ha sido una voz de la razón.
	a lo largo de la controversia. Y también ha realizado varias publicaciones de blog aquí y allá, en la web, que puede buscar y encontrar. Y el propuso
	permaneciendo en la escala logarítmica, que nos gusta, recuerde que estamos usando en las gráficas del volcán, y hay una manera de ver la p, tomamos el log2
	valor p, hay conexiones directas a bits de información y el criterio clásico de entropía de información de Shannon. Y, por supuesto, si toma el registro, es muy fácil cambiar de base, puede pasar al registro base 10 simplemente multiplicando o dividiendo. Y entonces
	Yo, personalmente, tiendo a estar de acuerdo con esta evaluación aquí de que en realidad hay algo de valor en esto ... solo mirando los valores log p.
	Y también, los recomendaría a los dos documentos que se enumeran al final aquí en el recuadro verde. Benjamini dio una agradable conferencia formal de Rietz en el JSM en 2019, y luego, desde la industria farmacéutica, el artículo de Eric Gibson también es una lectura realmente excelente con mucha información agradable.
	Así que echemos un vistazo aquí. ¿Son los valores p realmente el problema? Y puedes empezar ... estrella ... si podemos retroceder un poco,
	El caso es que se utilizan con tanta frecuencia que podríamos hacer la analogía de
	conducir un automóvil. Y se pueden imaginar, alguien colocando fotografías horribles y accidentes y simplemente diciendo que tenemos que ... tenemos que dejar de conducir todos juntos; es demasiado peligroso.
	La gente no puede manejar sus autos. Usted ... estará ignorando el hecho de que millones de personas conducen con seguridad todos los días y pueden hacer un buen uso de su automóvil, sus familias y sus necesidades laborales. Y entonces
	Algunas de estas críticas, creo, tienden a ser unilaterales o parciales y, por lo tanto, como con cualquier controversia, ayuda intentar buscar ambas partes y buscar una solución. O si algo que se afirma realmente no resuena como cierto, ponlo en su lugar, por así decirlo.
	También está el problema de que no han surgido alternativas claras para reemplazar el papel del valor p. No hay duda de que se utilizan incorrectamente y, a veces, son una especie de estadística complicada de interpretar.
	pero la pregunta es, si no los vamos a usar para nada, digamos que tomamos la decisión en JMP de abandonarlos todos juntos, ¿qué pondríamos en su lugar?
	Y ha habido muchas propuestas, por supuesto, intervalos de confianza, medidas bayesianas, probabilidades posteriores, etc.
	Pero muchos de ellos caen en las mismas críticas que tienen los propios valores p. Y entonces la pregunta, si volvemos al tema de la reproducibilidad,
	ya sabes, qué ... qué hay en el ... qué hay en el corazón de cuando un estudio no se reproduce bien, ¿qué sucedió? Y hay muchas cosas que podemos considerar si nos alejamos de ... del mal ... la narrativa del mal, por así decirlo.
	Pensando en cosas como el diseño experimental en sí, sabemos que hay muchos ... podría haber muchos problemas allí, y esta es un área que
	Nos lo tomamos muy en serio en JMP para ayudarlo a diseñar experimentos realmente sólidos, evitar confusiones y otros factores que a menudo pueden sesgar o desbaratar un experimento, por así decirlo.
	Además, puede haber errores en todo el tablero, en términos de recopilación de datos, limpieza.
	Y los valores p de hecho son vulnerables a la piratería. Generas muchos de ellos, como nosotros, decimos en el campo de la genómica.
	Si solo desea elegir los más importantes, caerá ... será víctima de los problemas clásicos de las pruebas múltiples, etc. Sin mencionar nuestro marco de publicación, tan sólido ... tan fuerte como es y ayuda con la ciencia, hay sesgos allí.
	Y también, por supuesto, a todos les gusta ... les gusta una buena pelea.
	Entonces, para ganar algo de perspectiva sobre esto, creo que es importante darse cuenta de que simplemente mirando hacia atrás a través de la historia de la ciencia, siempre ha habido debates sobre temas.
	Cuando tienes personas inteligentes, personas realmente inteligentes en una sala que sienten pasión por lo que persiguen.
	y si no están de acuerdo con otro, es probable que salgan chispas. Y eso es un poco ... un poco duro y revuelto.
	Y también es bueno, ya sabes, solo para asegurarte de que todos estén escuchando, de que realmente entiendes la definición de un valor p,
	que en cierto modo, me gusta pensar, es algo parecido a Yoda; es lógica inversa. Entonces, si tiene la idea es asumir primero que la hipótesis nula es verdadera,
	y luego haga la pregunta, ¿cuál es la probabilidad de observar algo más extremo de lo que hemos observado, o esa llamada área de la cola,
	asumiendo que el nulo y el modelo, por supuesto, el modelo en sí también es cierto? Así que es una especie de lógica inversa, al revés, como la gramática de Yoda.
	Y, por lo tanto, a menudo tal vez no se esté abordando la pregunta exacta que desea, lo que los bayesianos dirán, lo que realmente desea es como la probabilidad ... probabilidad directa de que una hipótesis sea cierta,
	que no es un valor p, por lo que es bueno saberlo. Si desea esa probabilidad, entonces un enfoque bayesiano es probablemente un buen ... un buen camino a seguir. Y nuevamente, los valores p están realmente ahí para el control de errores, no para la reproducibilidad.
	Y en una pequeña conexión que quería hacer, y diría que los debates bayesianos versus frecuentistas tal vez hayan llegado a lo que nuestro buen amigo Steve Uber ha calificado de distensión.
	y que hay conexiones que a menudo se subestiman, por ejemplo, esta, desde 1987.
	Si ve ... si miramos las pruebas unilaterales, donde solo estamos viendo un lado con la distribución, resulta que en este documento que presentaron en JASA (?),
	que el unilateral ... un lado del valor p puede estar directamente relacionado con una probabilidad posterior de Baysean (y esto se ilustra con el rojo y el azul
	distribuciones que ves aquí) esas dos áreas de la cola que están resaltadas son exactamente las mismas, y una es el valor p
	y el otro es un posterior bayesiano, ambos unilaterales. Y entonces podemos tener situaciones como esta en las que obtendrás la misma respuesta ... obtendrás la misma respuesta
	ya sea que adopte un punto de vista bayesiano o frecuentista. Creo que este tipo de resoluciones son bastante agradables y es bueno tenerlas en cuenta.
	Y para mí, ellos ... son una razón para usar pruebas unilaterales cuando ... cuando puedes. También quiero darle un toque a nuestro colega,
	Brian Fricke, quien ha estado trabajando en un nuevo complemento llamado curvas de confianza.
	Y creo que, si aún no lo ha hecho, pronto lo publicará en la comunidad de JMP. Así que mira eso, ya que él en realidad
	analiza los valores p en relación con los resultados del cribado del modelo y es una buena manera de comparar esos resultados en un marco de tipo de validación cruzada de k veces. Así que compruébalo cuando tengas la oportunidad.
	Ahora, también nuevamente tratando de ganar perspectiva aquí.
	Creo que otra comparación o punto de vista a adoptar es esta bonita distinción entre la predicción y la explicación de modelos predictivos.
	Y esto ... esto es una ... esto es más una distinción filosófica, pero relacionarlo con métodos estadísticos, creo que tiene mucho sentido.
	Y hay un buen artículo de Galit Shmueli, hace 10 años, hace 11 años, en Statistical Sciences que describe muchos de los problemas clave aquí.
	Pero los planteé porque tenemos ... ya sabes, la ciencia de datos de aprendizaje automático está explotando en estos días. Y a la mayoría de los aprendices de máquina les gusta vivir en el lado izquierdo de este diagrama.
	Y si tiene una mentalidad de predicción, las cosas tienden a simplificarse un poco,
	donde el objetivo es simplemente crear buenas predicciones que sean mejores, y muchas de las preguntas sobre reproducibilidad comienzan a desaparecer.
	Porque sabemos que si hacemos un buen trabajo con la predicción, podemos predecir razonablemente el futuro o las nuevas observaciones sin sobreajustar.
	Y muchas de las preguntas simplemente no se vuelven relevantes, mientras que creo que si quieres disparar más alto y realmente intentar comprender un sistema científico,
	ahí es donde las cosas pueden ponerse más espinosas. Y siento que el valor p tiende a tener más relevancia en el lado derecho de esto, donde estás tratando de explicar las cosas.
	Desea saber si un método estadístico está produciendo errores y, de ser así, qué tipo de errores, qué tan inusual es la estadística que estoy viendo,
	etc. Por eso es importante tener en cuenta estas cosas y aplicarlas a este escenario que estás estudiando.
	Es posible que se encuentre en una situación en la que todo lo que realmente le importa sea hacer buenas predicciones y, de ser así,
	tome los valores p, no ... tal vez no tenga mucha relevancia. Pero si se encuentra en un entorno de experimentos de diseño clásico que conocemos y amamos muy bien en JMP,
	entonces todas estas preguntas más difíciles entran en juego, pero si puede abordarlas, la recompensa también es mucho mayor. Si puedes entender el sistema y explicarlo, ciertamente también puedes predecir, así que veo la explicación, una meta con una superior en términos de ciencia.
	Y, por supuesto, ahora estamos llegando ... cerrando el círculo con ANOVA, que también fue algo que Fisher popularizó hace cien años. Contamos con herramientas con ANOVA
	donde realmente podemos ir tras un problema científico, dividirlo y ver qué está pasando, y lograr ese objetivo de explicación.
	Y creo que los valores p pueden ser una parte clave de eso. Si piensa en la tabla ANOVA clásica, el resultado final suele ser un valor p de una prueba F
	indicando si un cierto efecto es estadísticamente significativo por encima del ruido observado en el experimento.
	Creo que tomar eso ... calcular esa estadística en su área de cola, a menudo es algo muy útil. Y puede ver una salida JMP allí en el lado izquierdo, los valores p indicados,
	de nuevo, en una escala logarítmica. Creo que ese tipo de trama es un resumen visual muy valioso, muy rápido e intuitivo de lo que está sucediendo en un experimento.
	Además, quiero referirlos a este libro de Deborah Mayo, así como a su serie de blogs, que es muy activa. Es un gran recurso. Disfruto leyéndolo. Y
	esto en realidad ... ella es más una filósofa estadística, aunque sabe mucho de ... muchos de los temas clave, pero es una gran lectura en términos de
	realmente profundizar en algunos de los problemas más profundos y realmente explicar por qué las estadísticas como los valores p realmente tienen una buena relación con ellos. Ella está más en el campo del valor p pro y
	lo más importante es lo que ella llama pruebas severas, en las que intentas tomar un método y ponerlo ... realmente ponerlo en práctica, buscar errores.
	Y esto es simplemente bueno ... Creo que es una ciencia buena y sólida en la que siempre, si es posible, adoptas el punto de vista opuesto,
	haciendo agujeros en el tuyo, siempre buscando fallas, y adoptando una visión humilde de que algo puede no ser siempre lo que parece al principio, cuando realmente comienzas a quitar las capas. Por eso es un libro recomendado con seguridad. Echale un vistazo.
	Y luego, para terminar ... una especie de consejo para llevar de esta charla,
	Por supuesto, creo que algunas de las críticas a los valores p son las personas que simplemente miran ciegamente para ver si están por debajo de .05 o no, y toman una decisión rápida basada en eso.
	Tenga en cuenta que .05 a menudo no es el mejor criterio para usted. Esa es ... esa es otra regla empírica que se remonta a Fisher.
	Por lo tanto, tiene más de 100 años y puede que no tenga sentido para su entorno. Lo sé en genómica y digo, estudios de asociación de todo el genoma, a menudo queremos ir mucho, mucho más estrictos
	para manejar el problema de pruebas múltiples. Pero está ahí y es solo que, nuevamente, si conoce la definición de valor p, puede tomar decisiones acertadas en términos de dónde hacer estos cortes.
	Y nuevamente, quería reiterar acerca de tomar en consideración las pruebas unilaterales cuando sea posible, así como esta agradable dicotomía o tipo de dialéctica hegeliana entre explicar y predecir mentalidades.
	Aquí hay un pequeño meme que armé, solo para burlarme un poco de algunas personas. Pero siento que a veces
	de hecho, a la comunidad le gusta mantener una ... mantener una controversia gestando y en marcha para tal vez impulsar sus ... sus publicaciones o simplemente para mantener la narrativa en marcha.
	Y así, los valores p siguen siendo vulnerables para este tipo de cosas, y probablemente lo serán en el futuro, pero al final, creo que en realidad son bastante valiosos si los usa de manera apropiada.
	Ahora quería mencionar una última cosa. Resulta que, en respuesta a ese artículo de la revista ASA de 2019 que mencioné,
	la presidenta de la ASA en ese momento, Karen Kafadar, convocó a un grupo de trabajo para armar lo que ella esperaba que fuera una respuesta definitiva a muchas de las preguntas clave.
	Y reunió lo que considero un panel repleto de estrellas de estadísticos e investigadores de primer nivel. Conoces algunos nombres allí, incluido nuestro querido Dick De Veauz, un gran defensor del JMP, Brad Efron y otros.
	Y ellos convocaron a este grupo de trabajo, se reunieron y escribieron una respuesta muy agradable y ajustada.
	Pero resultó que la publicación fue bloqueada, estuvo bloqueada durante casi dos años. Y estaba siguiendo esto y en realidad me estaba comunicando con Dick y Karen
	sobre cuándo va a salir, y resultó que terminaron decidiendo publicarlo en un par de revistas.
	Algunas revistas no quisieron tomarlo, por lo que tuvieron que rebotar un poco y finalmente se publicó, hace solo uno o dos meses.
	Y te animo a que le eches un vistazo. Es muy breve. En realidad, es mucho más corto de lo que pensé.
	Pero para mí, realmente responde a muchas de las preguntas clave. Puedes ver el texto completo en el blog de Deborah Mayo.
	publique y le doy el enlace allí en la parte inferior, si desea verificarlo, o simplemente puede buscar en línea. Creo que se publica en Annals of Applied Statistics.
	Y me gusta ... creo que en realidad es una especie de ... una especie de respuesta agradable y tal vez, ya sabes, resolverá algunas de las controversias que han surgido en torno a los valores p.
	Para mí, parece muy sólido, pero te animo a que lo pruebes y tendremos que ver cómo se desarrollan las cosas dentro de Stat Wars con el tiempo. Hasta entonces, quiero prometer que parece que se restaurará el orden en el universo. Tendremos que ver cuándo sucede. Muchísimas gracias.

FugarseEstadística y modelado