domingo, 20 de setiembre de 2009

¿Análisis bayesiano o frecuentista?

Los trabajos desarrollados por Fisher en los años 20 y por los matemáticos Neyman y Pearson en ladécada del 30, dieron lugar al método actualmente conocido como prueba de significación, queresponde al llamado “paradigma frecuentista”. Este método engloba un índice para medir la fuerzade la evidencia, el llamado valor p, y un procedimiento de elección entre hipótesis, llamado pruebade hipótesis (PH). Sin embargo, la metodología de las pruebas de hipótesis vive en la actualidad, según algunos especialistas, cierta crisis; desde esa perspectiva, por tanto, resulta atractiva la idea de manejar unnuevo paradigma o de corregir el actual. En este sentido el enfoque bayesiano se perfila como unaalternativa altamente promisoria.Las críticas más reiteradas al paradigma clásico han sido que obliga a una decisión dicotómica yque constituye una medida que depende vitalmente de un elemento exógeno a los datos: el tamaño de muestra. A un efecto pequeño observado en un estudio con un tamaño de muestra grande puede corresponder el mismo valor p que a un gran efecto registrado a través de una muestra pequeña. Por otra parte, basta que haya una diferencia mínima, intrascendente (o el más mínimo sesgo), para que tal diferencia pueda ser declarada “significativa”, siempre que haya recursos como para tomar una muestra suficientemente grande.
El análisis bayesiano, por otro lado, se trata de una aproximación metodológica exenta de casi todas las críticas que se le hacen a las pruebas de significación y que goza del atractivo de incorporar las evidencias aportadas por experiencias previas dentro del proceso analítico y las contempla, por ende, en las conclusiones. Adviértase que, típicamente, el clínico admite con naturalidad que tiene un criterio a priori sobre un paciente; realiza exámenes complementarios y actualiza su visión inicial sobre eldiagnóstico que corresponde a ese paciente al conjugar las dos cosas (visión inicial e información complementaria) en lo que constituye un proceso de inducción integral. Parece bastante natural la aspiración de que un investigador se conduzca de manera similar; esa es exactamente la forma en que opera el pensamiento bayesiano.
Aunque las bases de este enfoque datan de hace más de dos siglos, es ahora que empieza a asistirse a un uso apreciable del mismo en la investigación biomédica. Una de las razones que explican tal realidad y que a la vez augura un prominente futuro, es que algunos de los problemas de cierta complejidad que posee este método exigen el uso de recursos computacionales accesibles sólo muy recientemente para el común de los investigadores.

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