p

Hypothesis testing is a well-known procedure for data analysis widely used in scientific papers but, at the same time, strongly criticized and its use questioned and restricted in some cases due to inconsistencies observed from their application. This issue is analyzed in this paper on the basis of the fundamentals of the statistical methodology and the different approaches that have been historically developed to solve the problem of statistical hypothesis analysis highlighting a not well known point: the P value is a random variable. The fundamentals of Fisher´s, Neyman-Pearson´s and Bayesian´s solutions are analyzed and based on them, the inconsistency of the commonly used procedure of determining a p value, compare it to a type I error value (usually 0.05) and get a conclusion is discussed and, on their basis, inconsistencies of the data analysis procedure are identified, procedure consisting in the identification of a P value, the comparison of the P-value with a type-I error value –whichis usually considered to be 0.05– and upon this the decision on the conclusions of the analysis. Additionally, recommendations on thebest way to proceed when solving a problem are presented, as well as the methodological and teaching challenges to be faced when analyzing correctly the data and determining the validity of the hypotheses.Key words: Neyman-Pearson’s hypothesis tests, Fisher’s significance tests, Bayesian hypothesis tests, Vancouver norms, P-value, null-hypothesis.Las Pruebas de Hipótesis son el procedimiento de análisis más conocido por los investigadores y utilizado en las revistas científicas pero, a su vez, ellas han sido fuertemente criticadas, su uso ha sido cuestionado y restringido en algunos casos por las inconsistencias observadas en su aplicación. Este problema se analiza, en este artículo, tomando como punto de partida los Fundamentos de la Metodología Estadística y los diferentes enfoques que históricamente se han desarrollado para abordar el problema del análisis de las Hipótesis Estadísticas. Resaltándose un punto poco conocido por algunos: el carácter aleatorio de los valores P. Se presentan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y a partir de ellas se identifican las inconsistencias del procedimiento de conducta que indica identificar un valor P, compararlo con el valor del error de tipo I –que usualmente es considerado como 0,05- y a partir de ahí decidir las conclusiones del análisis. Adicionalmente se identifican recomendaciones sobre cómo proceder en un problema, así como los retos a enfrentar, en lo docente y en lo metodológico, para analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis de interés.Palabras clave: Pruebas de Hipótesis de Neyman-Pearson. Pruebas de Significación de Fisher. Pruebas de Hipótesis Bayesianas. Normasde Vancouver. Valores P. Hipótesis nada.Os testes de hipóteses são o método de análise melhor conhecido por pesquisadores e utilizado em revistas científicas; mas por sua vez, têm sido fortemente criticados, seu uso tem sido questionado e, em alguns casos restritos pelas inconsistências observadas na sua aplicação. Esse problema é discutido neste artigo, tendo como ponto de partida os Fundamentos da Metodologia Estatística e as diferentes abordagens que historicamente têm sido desenvolvidas para resolver o problema da analise das Hipóteses Estatísticas. Destacando-se um ponto pouco conhecido por alguns: o caráter aleatório do p-valor. Apresentam-se os fundamentos das soluções de Fisher, Neyman-Pearson e Bayesiana e delas são identificadas as inconsistências do procedimento de conduta que orienta identificar um p-valor para compará-lo com o valor do erro de tipo I, que é geralmente considerado como 0,05 - e, posteriormente, decidir as conclusões da análise. Além disso, se identificam recomendações sobre como proceder num problema, e os desafios a serem enfrentados no ensino e no metodológico, para analisar corretamente os dados e determinar a validade das hipóteses de interesse.Palavras-chave: teste de hipóteses de Neyman-Pearson, testes de significância de Fisher, testes de hipóteses Bayesianas, normas deVancouver, p-valor, hipótese nula

Beyond p value

Introducción: En medicina se ha privilegiado el valor p y lo que éste aporta. No obstante, cada día se usan otros criterios, como el intervalo de confianza, y nuevas formulaciones de las pruebas de hipótesis que pueden proveer más profundidad en la identificación de resultados clínicamente relevantes. Objetivos: Exponer criterios y pruebas de hipótesis que vayan más allá del valor p. Resultados: Se da una explicación a los intervalos de confianza y a diferentes pruebas de hipótesis para identificar, en el análisis de los datos de la investigación, los valores clínicamente relevantes. Conclusión: El valor p, los intervalos de confianza y la identificación de diferencias clínicamente relevantes por medio del uso de hipótesis de superioridad, de no inferioridad y de equivalencia son fundamentales para la investigación clínica.Q4574-586Introduction: In medicine the p value has had an important place because of its contribution. In addition the confidence intervals and new formulations of significant test are used every day as a way to identify clinically relevant results. Objective: To describe the criteria and the significant test beyond the p value. Results: Confidence intervals and significant tests are review to identify in data analysis clinically relevant findings. Conclusion: The p value, confidence intervals and the identification of clinically relevant findings by means of superiority, non-inferiority and equivalence hypothesis are fundamentals in clinical research

Diet variability in university young women: the influence on dietary evaluation criteria

ABSTRACT: There are no many publications analyzing daily diet variability, because of data collection in multiple days is very difficult, and validity of dietary data collection methods such as 24 hours recalls or food questionnaires depend on this variability. Daily food intake of 43 students from the university was evaluated during 28 days, using a self report food consumption diary. Participants were trained in data collection and weekly controls were done to verify the accuracy of data. A strong heterogeneity between variances in energy and nutrients intake was found; this means that the data collection methods applied in clinical practice and research are incorrect. These methods are using to collect data in a range of 1 to 7 days, but the most common is to get dietary information in 2-3 days. The outcomes of this study showed that this food collecting data model doesn’t match with population’s food variability patterns. Therefore it is necessary to consider a probability distribution in order to represents the population’s food habits variability. Differences in variability had an important effect on the number of days that are needed to estimate individual consumption patterns.RESUMEN: No existen muchos artículos sobre la variabilidad de la dieta, la recolección de información durante múltiples días es complicada. La validez de los esquemas de evaluación dietética basados en los registros o recordatorios de 24 horas depende de esa variabilidad. Se evaluó, durante 28 días, la ingesta diaria de 43 estudiantes universitarias mediante un diario de consumo; la calidad de los datos se aseguró mediante entrenamiento y controles semanales. El principal hallazgo fue la presencia de heterocedasticidad entre las varianzas de las ingestas de energía y los diferentes nutrientes analizados: siendo incorrectos, para este grupo poblacional, los esquemas de recolección de información del consumo aplicados usualmente en la práctica clínica y la investigación epidemiológica. Estos esquemas consisten en la evaluación del consumo de un individuo dentro de un rango de 1 a 7 días, siendo 2 ó 3 días el procedimiento más popular. Los resultados obtenidos mostraron que estos esquemas no corresponden con los patrones de variabilidad. Se propuso considerar una distribución de probabilidades para representar el comportamiento de la variabilidad en esa población. Las diferencias en la variabilidad de la ingesta tuvieron un importante efecto sobre el número de días necesarios para estimar los patrones de consumo individual

p

Hypothesis testing is a well-known procedure for data analysis widely used in scientific papers but, at the same time, strongly criticized and its use questioned and restricted in some cases due to inconsistencies observed from their application. This issue is analyzed in this paper on the basis of the fundamentals of the statistical methodology and the different approaches that have been historically developed to solve the problem of statistical hypothesis analysis highlighting a not well known point: the P value is a random variable. The fundamentals of Fisher´s, Neyman-Pearson´s and Bayesian´s solutions are analyzed and based on them, the inconsistency of the commonly used procedure of determining a p value, compare it to a type I error value (usually 0.05) and get a conclusion is discussed and, on their basis, inconsistencies of the data analysis procedure are identified, procedure consisting in the identification of a P value, the comparison of the P-value with a type-I error value –whichis usually considered to be 0.05– and upon this the decision on the conclusions of the analysis. Additionally, recommendations on thebest way to proceed when solving a problem are presented, as well as the methodological and teaching challenges to be faced when analyzing correctly the data and determining the validity of the hypotheses.Key words: Neyman-Pearson’s hypothesis tests, Fisher’s significance tests, Bayesian hypothesis tests, Vancouver norms, P-value, null-hypothesis.Las Pruebas de Hipótesis son el procedimiento de análisis más conocido por los investigadores y utilizado en las revistas científicas pero, a su vez, ellas han sido fuertemente criticadas, su uso ha sido cuestionado y restringido en algunos casos por las inconsistencias observadas en su aplicación. Este problema se analiza, en este artículo, tomando como punto de partida los Fundamentos de la Metodología Estadística y los diferentes enfoques que históricamente se han desarrollado para abordar el problema del análisis de las Hipótesis Estadísticas. Resaltándose un punto poco conocido por algunos: el carácter aleatorio de los valores P. Se presentan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y a partir de ellas se identifican las inconsistencias del procedimiento de conducta que indica identificar un valor P, compararlo con el valor del error de tipo I –que usualmente es considerado como 0,05- y a partir de ahí decidir las conclusiones del análisis. Adicionalmente se identifican recomendaciones sobre cómo proceder en un problema, así como los retos a enfrentar, en lo docente y en lo metodológico, para analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis de interés.Palabras clave: Pruebas de Hipótesis de Neyman-Pearson. Pruebas de Significación de Fisher. Pruebas de Hipótesis Bayesianas. Normasde Vancouver. Valores P. Hipótesis nada.Os testes de hipóteses são o método de análise melhor conhecido por pesquisadores e utilizado em revistas científicas; mas por sua vez, têm sido fortemente criticados, seu uso tem sido questionado e, em alguns casos restritos pelas inconsistências observadas na sua aplicação. Esse problema é discutido neste artigo, tendo como ponto de partida os Fundamentos da Metodologia Estatística e as diferentes abordagens que historicamente têm sido desenvolvidas para resolver o problema da analise das Hipóteses Estatísticas. Destacando-se um ponto pouco conhecido por alguns: o caráter aleatório do p-valor. Apresentam-se os fundamentos das soluções de Fisher, Neyman-Pearson e Bayesiana e delas são identificadas as inconsistências do procedimento de conduta que orienta identificar um p-valor para compará-lo com o valor do erro de tipo I, que é geralmente considerado como 0,05 - e, posteriormente, decidir as conclusões da análise. Além disso, se identificam recomendações sobre como proceder num problema, e os desafios a serem enfrentados no ensino e no metodológico, para analisar corretamente os dados e determinar a validade das hipóteses de interesse.Palavras-chave: teste de hipóteses de Neyman-Pearson, testes de significância de Fisher, testes de hipóteses Bayesianas, normas deVancouver, p-valor, hipótese nula

p < 0,05 Critério mágico para resolver qualquer problema ou lenda urbana?

Las Pruebas de Hipótesis son el procedimiento de análisis más conocido por los investigadores y utilizado en las revistas científicas pero, a su vez, ellas han sido fuertemente criticadas, su uso ha sido cuestionado y restringido en algunos casos por las inconsistencias observadas en su aplicación. Este problema se analiza, en este artículo, tomando como punto de partida los Fundamentos de la Metodología Estadística y los diferentes enfoques que históricamente se han desarrollado para abordar el problema del análisis de las Hipótesis Estadísticas. Resaltándose un punto poco conocido por algunos: el carácter aleatorio de los valores P. Se presentan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y a partir de ellas se identifican las inconsistencias del procedimiento de conducta que indica identificar un valor P, compararlo con el valor del error de tipo I -que usualmente es considerado como 0,05- y a partir de ahí decidir las conclusiones del análisis. Adicionalmente se identifican recomendaciones sobre cómo proceder en un problema, así como los retos a enfrentar, en lo docente y en lo metodológico, para analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis de interés.Hypothesis testing is a well-known procedure for data analysis widely used in scientific papers but, at the same time, strongly criticized and its use questioned and restricted in some cases due to inconsistencies observed from their application. This issue is analyzed in this paper on the basis of the fundamentals of the statistical methodology and the different approaches that have been historically developed to solve the problem of statistical hypothesis analysis highlighting a not well known point: the P value is a random variable. The fundamentals of Fisher's, Neyman-Pearson's and Bayesian's solutions are analyzed and based on them, the inconsistency of the commonly used procedure of determining a p value, compare it to a type I error value (usually 0.05) and get a conclusion is discussed and, on their basis, inconsistencies of the data analysis procedure are identified, procedure consisting in the identification of a P value, the comparison of the P-value with a type-I error value -which is usually considered to be 0.05- and upon this the decision on the conclusions of the analysis. Additionally, recommendations on the best way to proceed when solving a problem are presented, as well as the methodological and teaching challenges to be faced when analyzing correctly the data and determining the validity of the hypotheses

p < 0,05 Critério mágico para resolver qualquer problema ou lenda urbana?

Las Pruebas de Hipótesis son el procedimiento de análisis más conocido por los investigadores y utilizado en las revistas científicas pero, a su vez, ellas han sido fuertemente criticadas, su uso ha sido cuestionado y restringido en algunos casos por las inconsistencias observadas en su aplicación. Este problema se analiza, en este artículo, tomando como punto de partida los Fundamentos de la Metodología Estadística y los diferentes enfoques que históricamente se han desarrollado para abordar el problema del análisis de las Hipótesis Estadísticas. Resaltándose un punto poco conocido por algunos: el carácter aleatorio de los valores P. Se presentan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y a partir de ellas se identifican las inconsistencias del procedimiento de conducta que indica identificar un valor P, compararlo con el valor del error de tipo I -que usualmente es considerado como 0,05- y a partir de ahí decidir las conclusiones del análisis. Adicionalmente se identifican recomendaciones sobre cómo proceder en un problema, así como los retos a enfrentar, en lo docente y en lo metodológico, para analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis de interés.Hypothesis testing is a well-known procedure for data analysis widely used in scientific papers but, at the same time, strongly criticized and its use questioned and restricted in some cases due to inconsistencies observed from their application. This issue is analyzed in this paper on the basis of the fundamentals of the statistical methodology and the different approaches that have been historically developed to solve the problem of statistical hypothesis analysis highlighting a not well known point: the P value is a random variable. The fundamentals of Fisher's, Neyman-Pearson's and Bayesian's solutions are analyzed and based on them, the inconsistency of the commonly used procedure of determining a p value, compare it to a type I error value (usually 0.05) and get a conclusion is discussed and, on their basis, inconsistencies of the data analysis procedure are identified, procedure consisting in the identification of a P value, the comparison of the P-value with a type-I error value -which is usually considered to be 0.05- and upon this the decision on the conclusions of the analysis. Additionally, recommendations on the best way to proceed when solving a problem are presented, as well as the methodological and teaching challenges to be faced when analyzing correctly the data and determining the validity of the hypotheses

Effect of physical activity on energy and nutrient intake in young university students: a bayesian analysis

Antecedentes: la actividad física es una de las acciones principales para disminuir la prevalencia de obesidad. El deporte de alto rendimiento incrementa el consumo de energía, pero no está establecido claramente qué sucede con las personas cuya actividad física se dirigida a mejorar su estado de salud. Objetivo: determinar si la actividad física produce cambios en los niveles de ingesta de energía y nutrientes para mejorar el estado de salud. Materiales y métodos: dos grupos de estudio formados por mujeres, uno que cumplía con los niveles recomendados de actividad física para la salud y otro que no. El análisis estadístico se realizó a partir de un modelo de efectos mezclados. Resultados: la actividad física para mejorar el estado de salud no incrementó las ingestas de energía y proteínas, aunque sí las de grasas, carbohidratos y colesterol. El consumo de fibra se modificó pero fue bajo. Conclusiones: la disminución en la ingestión calórica pudiera determinar un balance energético negativo que favorecería la pérdida de grasa corporal, manteniendo la masa muscular. Las personas más activas físicamente descuidaron la calidad de la dieta. Los patrones de variabilidad observados correspondieron a poblaciones con dietas variadas, no monótonas.Background: Physical activity is one of the main actions in order to reduce the prevalence of obesity. High performance sport increases energy consumption but there is no conclusive evidence about the effect of physical activity to achieve a healthy life on energy intake. Objective: To determine if physical activity to achieve a healthy life changes energy and nutrient intakes. Materials and methods: Two study groups made up of women, one with physical activity according to recommended levels to maintain health and the other one not. The statistical analysis was made taking into account a mixed effects model. Results: physical activity to achieve a healthy life doesn´t increase neither energy nor protein intakes although it increases fat, carbohydrate and cholesterol intakes. Fiber intake was not affected, but it was very low. Conclusions: reduction in energy intake could determine a negative caloric balance that favors the loss of body fat maintaining body mass. People with more physical activity neglected diet quality. Variability patterns observed corresponds to typical populations with non monotonous diets

Effect of physical activity on energy and nutrient intake in young university students: a bayesian analysis

Antecedentes: la actividad física es una de las acciones principales para disminuir la prevalencia de obesidad. El deporte de alto rendimiento incrementa el consumo de energía, pero no está establecido claramente qué sucede con las personas cuya actividad física se dirigida a mejorar su estado de salud. Objetivo: determinar si la actividad física produce cambios en los niveles de ingesta de energía y nutrientes para mejorar el estado de salud. Materiales y métodos: dos grupos de estudio formados por mujeres, uno que cumplía con los niveles recomendados de actividad física para la salud y otro que no. El análisis estadístico se realizó a partir de un modelo de efectos mezclados. Resultados: la actividad física para mejorar el estado de salud no incrementó las ingestas de energía y proteínas, aunque sí las de grasas, carbohidratos y colesterol. El consumo de fibra se modificó pero fue bajo. Conclusiones: la disminución en la ingestión calórica pudiera determinar un balance energético negativo que favorecería la pérdida de grasa corporal, manteniendo la masa muscular. Las personas más activas físicamente descuidaron la calidad de la dieta. Los patrones de variabilidad observados correspondieron a poblaciones con dietas variadas, no monótonas.Background: Physical activity is one of the main actions in order to reduce the prevalence of obesity. High performance sport increases energy consumption but there is no conclusive evidence about the effect of physical activity to achieve a healthy life on energy intake. Objective: To determine if physical activity to achieve a healthy life changes energy and nutrient intakes. Materials and methods: Two study groups made up of women, one with physical activity according to recommended levels to maintain health and the other one not. The statistical analysis was made taking into account a mixed effects model. Results: physical activity to achieve a healthy life doesn´t increase neither energy nor protein intakes although it increases fat, carbohydrate and cholesterol intakes. Fiber intake was not affected, but it was very low. Conclusions: reduction in energy intake could determine a negative caloric balance that favors the loss of body fat maintaining body mass. People with more physical activity neglected diet quality. Variability patterns observed corresponds to typical populations with non monotonous diets

Expressão de TRF2 e GAPDH no envelhecimento do epitélio superficial do ovário in vitro

Se ha demostrado que la proteína GAPDH se puede unir al ADN telomérico de cadena sencilla, tanto in vitro como in vivo. Por lo tanto, se ha planteado la hipótesis de que la GAPDH juega un papel importante en la protección de los telómeros, papel que podría ser compartido con la TRF2, proteína que participa en una gran variedad de funciones relacionadas con la homeostasis telomérica. Objetivo: el objetivo de este estudio fue determinar si existe una correlación entre la expresión de ambos genes en el epitelio superficial del ovario in vitro. Materiales y métodos: la expresión relativa de cada gen fue establecida mediante qRT-PCR, en cultivos primarios de células del epitelio superficial del ovario provenientes de un grupo de 22 donantes colombianas mestizas sanas. Resultados: las pruebas no paramétricas de Kendall y Spearman permitieron establecer que existe una correlación significativa entre los niveles de expresión de GAPDH y TRF2 a lo largo de la historia replicativa de los cultivos, en forma independiente de la edad de las donantes. Conclusión: nuestros resultados sugieren un efecto sinérgico entre TRF2 y GAPDH, que podría estar orientado a contrarrestar la reducción de los telómeros in vitro.GAPDH can bind single-strand telomere DNA both in vitro and in vivo. Thus, it was hypothesisedthat GAPDH has an important role in protecting the telomeres, role that could be shared with TRF2, a well-known telomeric protein involved in a myriad of functions related to telomere homeostasis. Objective: The aim of this study was to determine if there was a correlation between the expression of these genes in the in vitro ovarian surface epithelium. Materials and methods: The relative expression of each gene was established by qRT-PCR in primary cell cultures of the ovarian surface epithelium from 22 healthy mestizo Colombian donors. Results: The Kendall and Spearman non-parametric tests established a significant correlation between the levels of expression in subsequent passages of the cell line, in an age-independent way. Conclusion: Our findings suggest a synergistic effect between TRF2 and GAPDH that could counter telomere shortening in vitro.Tem se demonstrado que GAPDH pode-se unir ao DNA telomérico de cadeia simples, tanto in vitro quanto in vivo. Portanto, tem se apresentado a hipótese de que GAPDH joga um papel importantena proteção dos telómeros, papel que poderia ser compartilhado com TRF2, proteína que participa em uma grande variedade de funções relacionadas com a homeostase telomérica. Objetivo. O objetivo deste estudo foi determinar se existe uma correlação entre a expressão de ambos os genes no epitélio superficial do ovário in vitro. Materiais e métodos: A expressão relativa de cada gene foi estabelecida mediante qRT-PCR em cultivos primários de células do epitélio superficial do ovário provenientes de um grupo de 22 doadoras colombianas mestiças sanas. Resultados. As provas não paramétricas de Kendall e Spearman permitiram estabelecer que existe uma correlação significativa entre os níveis de expressão de GAPDH e TRF2 ao longe da história replicativa dos cultivos, em forma independente da idade das doadoras. Conclusão. Nossos resultados sugerem um efeito sinérgico entre TRF2 e GAPDH que poderia estar orientado a contra-arrestar a redução dos telómeros in vitro