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. [1] [2] 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. [3] Esto generalmente crea un problema de prueba múltiple 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. El análisis post hoc que se realiza e interpreta sin la consideración adecuada de este problema a veces es llamado dragado de datos por los críticos porque las asociaciones estadísticas que encuentra son a menudo espurias. [4]
Los análisis post hoc no son inherentemente buenos o malos; [5] : 12–13 más bien, el requisito principal para su uso ético es simplemente que sus resultados no se presenten erróneamente como la hipótesis original. [5] : 12–13 Las ediciones modernas de manuales científicos han aclarado este punto; por ejemplo, el estilo APA ahora especifica que "las hipótesis deben enunciarse en tres grupos: preplanificadas-primarias, preplanificadas-secundarias y exploratorias (post hoc). Las hipótesis exploratorias son admisibles y no debe haber presión para disfrazarlas como si estuvieran preplanificadas". [5] : 12–13
Algunas pruebas post hoc comunes incluyen: [6] [7]
En ocasiones, 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. [ cita requerida ]