Por convención, un resultado con p < 0.05 se llama estadísticamente significativo. Eso quiere decir que, si no hubiera ningún efecto real, un resultado así aparecería por azar menos de una vez de cada veinte. No dice que el efecto sea grande, ni importante, ni que sea cierto con un 95% de probabilidad.
Dos errores de interpretación son muy comunes. El primero, confundir significación estadística con relevancia práctica: con muestras enormes, diferencias minúsculas son significativas. El segundo, pensar que un resultado «no significativo» demuestra que no hay efecto: con muestras pequeñas, efectos reales pasan desapercibidos.
Por eso los buenos estudios reportan también el tamaño del efecto y su intervalo de confianza, que muestran cuánto cambia y con qué precisión se ha medido.
En estudios pequeños con muchas mediciones, algunos resultados saldrán significativos solo por azar. Varias pruebas «significativas» aisladas no equivalen a un hallazgo sólido.
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