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Review
. 2025 Jan 31;41(4):422-430.
doi: 10.17843/rpmesp.2024.414.14285..

The null hypothesis significance test and the dichotomization of the p-value: Errare Humanum Est

[Article in Spanish, English]
Edward Mezones-Holguín  1 , Ali Al-Kassab-Córdova  1 , Percy Soto-Becerra  2 , Sonia Hernández-Díaz  3 , Jay S Kaufman  4
Affiliations
Review

The null hypothesis significance test and the dichotomization of the p-value: Errare Humanum Est

[Article in Spanish, English]
Edward Mezones-Holguín et al. Rev Peru Med Exp Salud Publica. .

Abstract
in English, Spanish, Spanish

Decision-making in healthcare is complex and needs to be based on the best scientific evidence. In this process, information derived from statistical analysis of data is crucial, which can be developed from either frequentist or Bayesian perspectives. When it comes to the frequentist field, the null hypothesis significance test (NHST) and its p-value is one of the most widely used techniques in different disciplines. However, NHST has been subjected to questioning from different academic points of view, which has led to it being considered as one of the causes of the so-called replicability crisis in science. In this review article, we provide a brief historical account of its development, summarize the underlying methods, describe some controversies and limitations, address misuse and misinterpretation, and finally give some scopes and reflections in the context of biomedical research.

La toma de decisiones en salud es compleja y requiere informarse en la mejor evidencia científica. En este proceso, la información generada a partir del análisis estadístico de los datos es crucial, el cual puede desarrollarse desde las perspectivas frecuentista o bayesiana. En la arena frecuentista, la prueba de significancia de la hipótesis nula (PSHN) y el valor p es una de las técnicas de mayor uso en diferentes disciplinas. No obstante, la PSHN desde la academia ha sido sometida a una serie de cuestionamientos desde diversas aristas, lo cual ha conllevado a situarla como una de las causantes de la denominada crisis de replicabilidad en la ciencia. En este artículo de revisión, realizamos un breve recuento histórico sobre su desarrollo, resumimos los métodos subyacentes, describimos algunas controversias y limitaciones, abordamos el mal uso y mala interpretación, para finalmente dar algunos alcances y reflexiones en el contexto de la investigación biomédica.

RESUMEN: La toma de decisiones en salud es compleja y requiere informarse en la mejor evidencia científica. En este proceso, la información generada a partir del análisis estadístico de los datos es crucial, el cual puede desarrollarse desde las perspectivas frecuentista o bayesiana. En la arena frecuentista, la prueba de significancia de la hipótesis nula (PSHN) y el valor p es una de las técnicas de mayor uso en diferentes disciplinas. No obstante, la PSHN desde la academia ha sido sometida a una serie de cuestionamientos desde diversas aristas, lo cual ha conllevado a situarla como una de las causantes de la denominada crisis de replicabilidad en la ciencia. En este artículo de revisión, realizamos un breve recuento histórico sobre su desarrollo, resumimos los métodos subyacentes, describimos algunas controversias y limitaciones, abordamos el mal uso y mala interpretación, para finalmente dar algunos alcances y reflexiones en el contexto de la investigación biomédica.

PubMed Disclaimer

Conflict of interest statement

Conflict of interest.: The authors declare that they have no conflicts of interest.

Figures

Figure 1
Figure 1. Probability distribution of randomly obtained test sample statistics in null or true alternate hypothesis scenarios.
Figure 2
Figure 2. Probability curve under the null hypothesis of all possible values of the one-tailed and two-tailed test statistic.
Figure 3
Figure 3. Clinically irrelevant or statistically significant scenarios for example in changes in arterial hypertension.
Figura 1
Figura 1. Distribución de probabilidades de los estadísticos muestrales de prueba obtenidos aleatoriamente en escenarios de hipótesis nula o alterna verdadera.
Figura 2
Figura 2. Curva de probabilidad bajo la hipótesis nula de todos los valores posibles del estadístico de prueba con una y dos colas.
Figura 3
Figura 3. Escenarios clínicamente irrelevantes o estadísticamente significativos a propósito de ejemplo en los cambios en la hipertensión arterial
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Cited by

References

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