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Resumen. Uno de los errores más frecuentemente cometidos por los médicos en todos los países desarrollados consiste en decir que el valor de p del test es la probabilidad de que sea cierta o que sea falsa la hipótesis nula planteada en el test. En muchas encuestas, hasta un 80% comete ese error. El valor de p del test es la probabilidad de encontrar un resultado del orden del obtenido en nuestra investigación si es cierta la hipótesis nula. La probabilidad de que en un embarazo haya tres embriones es muy pequeña, digamos, 0,00008 (8 de cada 100.000). Si ocurre que son trillizos, la probabilidad de que se haga cesárea es muy alta, digamos, 0,98 (98%). Son dos valores muy diferentes y dos conceptos muy distintos. Sería un error gravísimo decir que 0,98 es la probabilidad de que un embarazo sea triple. El mismo error estamos cometiendo cuando decimos que el valor de p del test es la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta o la probabilidad de que sea falsa.
ABSTRACT. One of the most common errors made by physicians in all developed countries is to say that the p-value of a test is the probability that the null hypothesis considered in the test is true or false. Eighty percent of those polled in many surveys make this mistake. The p-value of a test is the probability of obtaining a result like the one obtained in the investigation if the null hypothesis is true. The probability of a pregnancy involving three embryos is very small, at 0.00008 (8 in 100,000). In pregnancies with triplets, the probability of a caesarean section being performed is very high, at 0.98 (98%). These are two very different values, and two very different concepts. Saying that 0.98 is the probability of a pregnancy involving triplets would be a serious mistake. We make the same mistake when we say that the p-value of the test is the probability that the null hypothesis is true, or the probability that it is false.
