Conceptos
Qué informa un resultado negativo bien diseñado
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Un resultado negativo puede acotar una explicación o dejar la pregunta abierta. La diferencia depende de qué efecto se buscaba, con qué precisión podía examinarse y qué resultados siguen siendo compatibles con los datos. La etiqueta «no significativo» no resuelve por sí sola esas cuestiones.
Lectura sobre investigación y métodos de laboratorio. No contiene indicaciones de uso personal ni recomendaciones terapéuticas. Revisado el 2026-09-06.
La pregunta debe precisar qué diferencia importa
ARRIVE relaciona la justificación del tamaño de muestra con la variable principal, el efecto relevante y la variabilidad prevista. Sin esa referencia, no puede juzgarse si un experimento estaba dimensionado para una pregunta exigente o solamente para detectar diferencias muy grandes. Documento de ARRIVE.
En un ejemplo hipotético, un estudio diseñado para detectar una diferencia amplia no necesariamente puede descartar una diferencia pequeña. Que ambas reciban la misma etiqueta de resultado negativo no les da el mismo alcance.
No significativo puede significar información insuficiente
Dienes distingue entre datos más compatibles con una explicación sin efecto y datos poco sensibles para separar explicaciones. Una comparación puede no alcanzar significación y, aun así, seguir siendo compatible con efectos de interés. El artículo examina maneras de evaluar esa diferencia, incluida evidencia bayesiana. Trabajo metodológico.
La conclusión debe reflejar la sensibilidad disponible. Si las estimaciones son imprecisas, «el experimento no distinguió entre estas posibilidades» aporta más información que declarar una ausencia general.
Equivalencia responde una pregunta explícita
Las pruebas de equivalencia permiten evaluar si los datos son incompatibles con efectos que exceden límites previamente justificados. Lakens presenta este enfoque mediante límites basados en la menor diferencia de interés. La ausencia de significación en una prueba convencional no sustituye esa evaluación. Trabajo metodológico.
Los límites no deberían elegirse después para acomodar el resultado. Su interpretación depende de una razón científica para considerar pequeñas las diferencias comprendidas entre ellos, además de los supuestos del análisis utilizado.
El respaldo a una explicación depende de cómo se formuló
Un factor de Bayes compara predicciones de modelos especificados. Puede ayudar a distinguir apoyo relativo a una explicación sin efecto de datos que apenas discriminan, pero su significado depende de la alternativa considerada. No es un reemplazo automático del valor p ni una medida independiente de los supuestos.
Como ejemplo hipotético, una teoría que anticipa diferencias enormes puede quedar cuestionada por un resultado preciso cercano a cero, mientras otra que anticipa diferencias pequeñas sigue abierta. Ambas no deberían resumirse como una sola «hipótesis alternativa» sin describirlas.
Qué hace útil el reporte negativo
Un reporte informativo presenta la diferencia estimada, su incertidumbre, la pregunta original y el criterio usado para interpretar magnitudes relevantes. También explica cómo se decidió el tamaño de muestra y qué aspectos del diseño limitan la conclusión.
El resultado puede descartar una expectativa concreta bajo las condiciones estudiadas sin demostrar ausencia en todas las especies, preparaciones o momentos. Ese límite no le resta valor: permite saber qué parte de una explicación dejó de ser compatible y qué parte requiere todavía otra comparación.
Bibliografía · 2 referencias
- [1]
Using Bayes to get the most out of non-significant results.
Front Psychol · 2014
Análisis metodológico de la diferencia entre evidencia relativa e insensibilidad de los datos.
- [2]
Equivalence Tests: A Practical Primer for t Tests, Correlations, and Meta-Analyses.
Soc Psychol Personal Sci · 2017
Presentación de pruebas de equivalencia y justificación previa de sus límites.
Fuentes de consulta
Preguntas frecuentes
¿Un resultado no significativo demuestra equivalencia?
No. La equivalencia requiere límites justificados y un análisis apropiado para esa pregunta.
¿Un resultado negativo puede aportar evidencia útil?
Sí, cuando su precisión permite acotar efectos relevantes o distinguir entre explicaciones concretas.