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FALACIAApp

Pesca de Significancia

  • p-hacking
  • dragado de datos
  • torturar los datos hasta que confiesen
  • probar hasta que dé

Se prueban muchos cortes, variables y filtros sobre los mismos datos y se publica el único que dio significativo, como si hubiera sido el que se buscaba desde el principio.

Culpable de error probabilístico

Forma lógica

  1. 1Se corren N análisis sobre los mismos datos.
  2. 2El análisis k da un resultado significativo.
  3. ∴ El efecto es real.

Con suficientes análisis siempre aparece uno significativo por puro azar. El número que se reporta supone un solo intento y hubo N: el cálculo publicado no es el cálculo que se hizo.

Evidencia

Informe de resultados

«Probamos por región, por edad, por dispositivo y por día de la semana. Los martes en escritorio la conversión sube 30 %.»

Por qué falla

Cuatro variables cruzadas dan decenas de cortes. Que uno se despegue es lo esperable aunque no esté pasando nada, y «martes en escritorio» no se eligió antes de mirar.