El estudio no es nuestro, pero ha llegado a nuestras manos. «El consumo de chocolate está directamente relacionado con la tasa por habitante de premios Nobel conseguidos». Cuando menos, es curiosa la significación ¿no? Pero una cosa es la significación estadística y otra la significación teórica (por ejemplo clínica). ¿Qué trabajo estadístico de una publicación científica hoy en día no viene acompañado por una P ? Es más, en muchas ocasiones este trabajo solo tiene sentido o es relevante si esta P es menor de cierto valor: 0,050 (el famoso 5%). Pero debemos diferenciar dos conceptos totalmente distintos: “significativo” y “relevante”. El término “significativo” suele generar confusión y no muchos investigadores lo comprenden bien. En general, cuando hablamos que algo es “significativo”, implica que es importante o destacado. Sin embargo, en la terminología estadística, un “resultado significativo” quiere decir altamente improbable por lo que no se puede justificar por el azar, pero no necesariamente tiene que ser “importante”, ni implica causalidad (comiendo más chocolate, ganaremos más Nobels). Esa importancia es la significación teórica. Muchas veces, por desconocimiento o por pereza mental, solemos utilizar ambos términos cómo equivalentes. A pesar de las muchas advertencias de los estadísticos sobre la importancia de diferenciar ambos conceptos, sigue habiendo cierta confusión. Es fácil poner ejemplos en los que podemos ver como estadísticamente significativo no quiere decir necesariamente importante o relevante. Y este es un buen ejemplo.
