¿Cuál es la tasa de descubrimiento falso?
La tasa de descubrimiento falso (FDR) es una predicción estadística de cuántos resultados se pueden esperar que sean falsos positivos. Esto permite a los investigadores analizar datos para determinar si son estadísticamente significativos o sin valor. Dependiendo del tipo de proyecto, puede haber una alta tolerancia para una alta tasa de falsos descubrimientos, porque los otros hallazgos aún son válidos y podrían ser útiles. Los investigadores generalmente presentan análisis estadísticos de sus hallazgos y discuten esto en la presentación de su trabajo.
Este concepto está relacionado con el valor p, una estimación de la probabilidad de obtener un resultado significativo y válido. Los valores p pequeños sugieren que los datos no son tan significativos, porque hay una baja probabilidad estadística de que sean únicos. Por ejemplo, si alguien está sacando bolas de colores de una bolsa que contiene bolas de tres colores, esa persona esperaría sacar números aproximadamente iguales de cada color. Si se sacan 20 bolas y 10 de ellas son del mismo color, esto sería estadísticamente improbable. Para encontrar el valor p, el investigador podría realizar un análisis estadístico para determinar la probabilidad de sacar 10 bolas del mismo color en un sorteo de 20 bolas.
En el caso de la tasa de descubrimiento falso, hay más indulgencia que con un valor p. En lugar de mirar la probabilidad estadística de que los resultados sean realmente únicos, examina la cantidad de falsos positivos que probablemente se encuentren en los resultados. Una gran cantidad de falsos positivos aún podría generar datos útiles. Los investigadores deberán poder identificar y excluir los falsos positivos de sus resultados, pero la información restante podría ser muy importante.
Se pueden usar numerosos cálculos para determinar la tasa de descubrimiento falso. Si los investigadores encuentran que esta tasa es alta cuando configuran un experimento, podrían hacer algunos ajustes para controlarlo. Esto podría incluir cambios en la metodología del estudio, como obtener una muestra más grande para reducir el número de falsos positivos. El diseño meticuloso del estudio es muy importante, ya que los errores en este proceso pueden crear problemas con el experimento.
Se encuentran disponibles programas de computadora para ayudar con los cálculos de tasas de descubrimiento falsas. También es posible realizarlos a mano. En el curso del desarrollo de una metodología de estudio, los investigadores podrían hacer algunos cálculos para identificar defectos obvios en el diseño antes de que el experimento continúe. Esto puede ayudarlos a encontrar puntos débiles y abordarlos para hacer que el experimento sea lo más fuerte y útil posible.