Resumen de El paradigma de la verosimilitud
El uso de las probabilidades de error de los procedimientos estadísticos de contrastación como medida de la evidencia en favor o en contra de las hipótesis sometidas a prueba en un contraste es, cuando menos, equívoco. El enfoque de Neyman-Pearson a la contrastación de hipótesis responde a la necesidad de seguir un curso de acción tras la realización de un contraste (aceptar o no la hipótesis considerada), con lo que excluye la posibilidad de que el soporte de los datos para evaluar la idoneidad de hipótesis alternativas sea insuficiente. Este artículo trata de destacar que la medida de evidencia adecuada para evaluar el soporte relativo de hipótesis rivales es la función de verosimilitud (o la razón de verosimilitud), entendida en los términos originalmente acuñados por Fisher, quien definió el cociente de verosimilitud como la preferencia relativa de los datos por las hipótesis consideradas en cada situación concreta. Además de cuestiones de tipo lógico, se presentan los resultados de una simulación sencilla que muestran como, bajo ciertos requisitos expresados en términos de preferencia relativa medida a través de la razón de verosimilitud, el mecanismo de contrastación de Neyman- Pearson falla al apoyar hipótesis que resultan estar escasamente sustentadas por las observaciones.
