Análisis post hoc

En un estudio científico, el análisis post hoc (del latín post hoc, "después de esto") consiste en análisis estadísticos que se especificaron después de que se vieron los datos. Por lo general, se utilizan para descubrir diferencias específicas entre tres o más medias de grupo cuando una prueba de análisis de varianza (ANOVA) es significativa. Esto generalmente crea un problema de pruebas múltiples porque cada análisis potencial es efectivamente una prueba estadística. A veces se utilizan múltiples procedimientos de prueba para compensar, pero a menudo es difícil o imposible hacerlo con precisión. Los críticos a veces llaman al análisis post hoc que se realiza e interpreta sin tener en cuenta adecuadamente este problema dragado de datos porque las asociaciones estadísticas que encuentra son a menudo espurias.

Los análisis post hoc no son inherentemente buenos o malos; más bien, el requisito principal para su uso ético es simplemente que sus resultados no se presenten erróneamente como la hipótesis original. Las ediciones modernas de manuales científicos han aclarado este punto; por ejemplo, el estilo APA ahora especifica que "las hipótesis deben formularse en tres grupos: preplanificadas-primarias, preplanificadas-secundarias y exploratorias (post hoc). Las hipótesis exploratorias están permitidas y no debe haber presión para disfrazarlas como si estuvieran preplanificadas".

Algunas pruebas post hoc comunes incluyen:

• Procedimiento Holm-Bonferroni
• Newman-Keuls
• Método de Rodger
• Método de Scheffé
• Prueba de Tukey (ver también: Distribución de Rango Estudiantilizado)

A veces, la tentación de realizar un análisis a posteriori está motivada por el deseo de producir resultados positivos o de ver un proyecto como exitoso. En el caso de la investigación farmacéutica, un ensayo fallido puede tener consecuencias financieras significativas.

• HARKing
• Prueba de hipótesis sugeridas por los datos
• Prueba de Nemenyi
• Cambio de resultados