Análisis y métricas

Pruebas múltiples

Por Jarosław Wasiński (EN) • Publicado: 23 oct 2026

Evaluación conjunta de muchas hipótesis, donde un umbral de significación de prueba individual no controla automáticamente los errores de toda la familia. FWER se refiere a la probabilidad de al menos un rechazo falso; FDR, a la proporción esperada de rechazos falsos entre todos los rechazos. Son objetivos de control distintos. Elija un método según la finalidad de investigación, el número de ensayos y los supuestos de dependencia.

Ejemplo. Para cinco valores p ordenados, 0.0004, 0.008, 0.019, 0.021 y 0.070, Bonferroni con α = 0.05 utiliza 0.01 y rechaza dos hipótesis. BH con q = 0.05 utiliza umbrales 0.01, 0.02, 0.03, 0.04 y 0.05 y rechaza las cuatro primeras.

Cómo funciona

Defina la familia de pruebas antes de interpretar resultados, incluidas las variantes de estrategia rechazadas. Bonferroni controla FWER con valores p válidos sin exigir independencia. El procedimiento clásico de Benjamini–Hochberg controla FDR bajo condiciones apropiadas de dependencia.

Error habitual

No interprete una FDR del 5% como garantía de que el 95% de las estrategias seleccionadas ganen dinero. Rechazar una hipótesis estadística no demuestra la magnitud económica de una ventaja ni los costes de ejecución o la estabilidad futura.

Para seguir aprendiendo

En el curso: 5.12 Automatización y filtrado en análisis técnico: herramientas, flujo y errores. Fuentes: ASA: declaración sobre valores p; R: métodos de ajuste de valores p.

Familia y dependencia

Defina si las variantes pertenecen a una decisión de selección de estrategia. Omitir intentos rechazados subestima los efectos de selección. Utilice un método apropiado para hipótesis dependientes; FWER y FDR controlan objetivos de error distintos.

Fuente primaria comprobada el 11 de octubre de 2026: www.amstat.org.

Preguntas frecuentes

¿El ajuste repara datos deficientes?

No. Los valores p deben proceder de un modelo y conjunto de datos válidos. El ajuste no elimina sesgo de anticipación, filtraciones de información ni costes ausentes.

¿Puedo contar solo los últimos cinco modelos guardados?

No si la selección utilizó una familia mayor de intentos. Describa el proceso real de búsqueda.

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