Page 333 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

302 Capítulo 10 Análisis de datos cuantitativos

¿Qué es el nivel de significancia o significación?
Nivel de significancia Nivel de la pro-
babilidad de equivocarse y que fija de Wiersma y Jurs (2008) ofrecen una explicación sencilla del concepto, en la cual nos
manera a priori el investigador.
basaremos para analizar su significado. La probabilidad de que un evento ocurra osci-
la entre cero (0) y uno (1), donde cero implica la imposibilidad de ocurrencia y uno la
certeza de que el fenómeno ocurra. Al lanzar al aire una moneda no cargada, la probabilidad de que
salga “cruz” es de 0.50 y la probabilidad de que la moneda caiga en “cara” también es de 0.50. Con
un dado, la probabilidad de obtener cualquiera de sus caras al lanzarlo es de 1/6 = 0.1667. La suma
de posibilidades siempre es de uno.
Aplicando el concepto de probabilidad a la distribución muestral, tomaremos el área de ésta
como 1.00; en consecuencia, cualquier área comprendida entre dos puntos de la distribución corres-
ponderá a la probabilidad de la distribución. Para probar hipótesis inferenciales respecto a la media,
el investigador debe evaluar si es alta o baja la probabilidad de que la media de la muestra esté cerca
de la media de la distribución muestral. Si es baja, el investigador dudará de generalizar a la población.
Si es alta, el investigador podrá hacer generalizaciones. Es aquí donde entra el nivel de significancia o
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nivel alfa ( ), el cual es un nivel de la probabilidad de equivocarse y se fija antes de probar hipótesis
inferenciales.
Este concepto fue esbozado en el capítulo 8 con un ejemplo coloquial, pero lo volvemos a recor-
dar: si fuera a apostar en las carreras de caballos y tuviera 95% de probabilidades de atinarle al gana-
dor, contra sólo 5% de perder, ¿apostaría? Obviamente sí, siempre y cuando le aseguraran ese 95% en
favor.
Pues bien, algo parecido hace el investigador. Obtiene una estadística en una muestra (por ejemplo,
la media) y analiza qué porcentaje tiene de confianza en que dicha estadística se acerque al valor de la
distribución muestral (que es el valor de la población o el parámetro). Busca un alto porcentaje de cer-
teza, una probabilidad elevada para estar tranquilo, porque sabe que tal vez haya error de muestreo y,
aunque la evidencia parece mostrar una aparente “cercanía” entre el valor calculado en la muestra y el
parámetro, tal “cercanía” puede no ser real o deberse a errores en la selección de la muestra.
¿Con qué porcentaje de confianza el investigador generaliza, para suponer que tal cercanía es real
y no por un error de muestreo? Existen dos niveles convenidos en las ciencias:
a) El nivel de significancia de 0.05, el cual implica que el investigador tiene 95% de seguridad para
generalizar sin equivocarse y sólo 5% en contra. En términos de probabilidad, 0.95 y 0.05, res-
pectivamente; ambos suman la unidad. Este nivel es el más común en ciencias sociales.
b) El nivel de significancia de 0.01, el cual implica que el investigador tiene 99% en su favor y 1%
en contra (0.99 y 0.01 = 1.00) para generalizar sin temor. Muy utilizado cuando las generaliza-
ciones implican riesgos vitales para las personas (pruebas de vacunas, medicamentos, arneses de
aviones, resistencia de materiales de construcción al fuego o el peso, etcétera).
A veces el nivel de significancia o significación puede ser todavía más riguroso, por ejemplo,
0.001, 0.00001, 0.00000001 (Liao, 2003), pero al menos debe ser de 0.05. No se acepta un nivel
de 0.06 (94% a favor de la generalización confiable), porque se busca hacer ciencia lo más exacta
posible. 17
Tal nivel es un valor de certeza que el investigador fija a priori, respecto a no equivocarse (Capraro,
2006). Cuando uno lee en un reporte de investigación que los resultados fueron significativos al nivel
de 0.05 (p < 0.05), indica lo que se comentó: que existe 5% de posibilidad de error al aceptar la hipó-
tesis, correlación o valor obtenido al aplicar una prueba estadística; o 5% de riesgo de que se rechace
una hipótesis nula cuando era verdadera (Babbie, 2012 y Mertens, 2010). Volveremos más adelante
sobre este punto.

16 No confundir con el coeficiente alfa de Cronbach, para determinar la confiabilidad.
17 El nivel de significancia mínimo aceptable es definido por las asociaciones científicas correspondientes al ramo o área en la cual se inves-
tiga, incluyendo comités editoriales de revistas académicas.

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