De la confusión al conocimiento: cómo interpretar p-valores y Bayes Factors sin miedo
Públicado por León Darío Bello Parías
23 de Octubre del 2025
Indice de Contenidos
Introducción
En el mundo de la investigación, pocas expresiones generan tanta confusión como el p-valor y el Bayes Factor. Ambos se utilizan para evaluar la evidencia en favor o en contra de una hipótesis, pero provienen de paradigmas distintos: el frecuentista y el bayesiano.
Comprender su significado no solo mejora la calidad de nuestras conclusiones, sino que nos ayuda a tomar decisiones más informadas y evitar interpretaciones erróneas. Desde la Academia CIEM, te invitamos a mirar estos conceptos sin miedo, con una perspectiva práctica y aplicada.
El p-valor: la probabilidad bajo la hipótesis nula
En el enfoque clásico o frecuentista, el p-valor indica la probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo que el observado, asumiendo que la hipótesis nula es verdadera.
Por ejemplo, si una prueba t arroja un p = 0.03, esto significa que habría un 3 % de probabilidad de obtener esos datos (o más extremos) si no existiera realmente diferencia entre los grupos comparados.
El error más común consiste en interpretarlo como “la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta”. En realidad, el p-valor no nos dice si la hipótesis es verdadera o falsa, sino cuán compatibles son los datos con ella.
Por eso, un p pequeño no “prueba” una hipótesis alternativa; solo sugiere que los datos observados serían raros si la hipótesis nula fuera cierta.
El Bayes Factor: una forma de comparar creencias
El Bayes Factor (BF) pertenece al enfoque bayesiano, el cual combina evidencia empírica con conocimiento previo. El BF compara cuán bien los datos respaldan una hipótesis frente a otra.
Por ejemplo, un BF₁₀ = 5 indica que los datos son cinco veces más probables bajo la hipótesis alternativa que bajo la hipótesis nula. A diferencia del p-valor, el Bayes Factor sí permite cuantificar la evidencia a favor o en contra de una hipótesis.
Esta aproximación reconoce que la incertidumbre no se elimina, sino que se actualiza: cada nuevo dato ajusta nuestras creencias y fortalece o debilita la evidencia.
Dos caminos, un mismo propósito
Aunque los enfoques parecen competir, en realidad se complementan. El análisis frecuentista ofrece un criterio práctico para la toma de decisiones (como el umbral de significancia), mientras que el enfoque bayesiano permite medir directamente la fuerza de la evidencia y explorar escenarios más flexibles.
En la práctica moderna, ambos pueden coexistir: un investigador puede usar p-valores para una verificación inicial y Bayes Factors para una interpretación más profunda de la evidencia.
En CIEM enseñamos que la estadística no es cuestión de fe, sino de equilibrio entre evidencia y razonamiento.
En contexto CIEM: comprender para enseñar
En los cursos de inferencia clásica y bayesiana de la Academia CIEM, invitamos a los estudiantes a interpretar resultados con criterio. No basta con obtener un número menor a 0.05 o un Bayes Factor mayor a 3; lo importante es entender el significado, el contexto y las implicaciones de cada análisis.
Usamos herramientas como JASP, que permite realizar análisis paralelos bajo ambos enfoques y visualizar la evidencia de manera intuitiva. Así, los participantes descubren que la verdadera confianza proviene del conocimiento, no de un umbral arbitrario.
Conclusión
Interpretar correctamente los resultados estadísticos es un ejercicio de pensamiento crítico. Los p-valores y los Bayes Factors no son enemigos, sino aliados que nos ayudan a entender los datos desde diferentes perspectivas.
Cuando dejamos atrás la confusión y aprendemos a interpretar con rigor, la estadística se convierte en un puente entre la duda y el conocimiento.
Y como recordamos siempre en CIEM:
Aprender haciendo con datos es la mejor forma de transformar la incertidumbre en sabiduría..
León Dario Bello Parias
Estadístico con más de 40 años de experiencia docente en universidades de Colombia y América Latina. Es director de la Academia Ciemonline y autor de libros especializados en estadística y SEM.
Ha asesorado más de 100 tesis y ha trabajado en proyectos académicos en México, Argentina y Cuba.
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