En un estudio reciente, se reportan las correlaciones estadísticas del clima de aprendizaje, así como el aprendizaje autodirigido y sus dimensiones en una muestra de estudiantes colombianos de medicina1. Entre sus resultados, se reportan asociaciones significativas del clima de aprendizaje (CA) y el dominio de autoevaluación del aprendizaje autodirigido (AU) mediante el test de significancia de la hipótesis nula (NHST), utilizando el coeficiente de correlación de Pearson1.

Estos resultados son según la estadística frecuentista, lo cual solo contrasta la hipótesis nula y asume, pero no confirma la validez de la hipótesis alterna, siendo esta última de interés en toda investigación. La estadística bayesiana permite contrastar la probabilidad de los datos bajo una hipótesis en relación con otra (p. ej,. hipótesis nula vs hipótesis alterna) siendo una alternativa para precisar cuan compatible son ambas hipotesis según los datos2,3. El factor Bayes permite evaluar cuan seguros son los valores significativos según la estimación del grado de evidencia del contraste de las hipótesis alterna (correlación) y de nulidad (no correlación), cuyos valores se basan en el esquema de clasificación de Jeffreys4,5: «débil», «moderado», «fuerte» y «muy fuerte» (tabla 1).

Esta carta tiene como fin presentar la reevaluación bayesiana, mediante el programa estadístico JASP que permite este análisis sin contar con los datos3, de acuerdo al tamaño de la muestra total: n = 149 y el coeficiente de correlación de CA-AU (r =0,14)1. Se consideran dos interpretaciones del factor Bayes: FB10 (a favor de la hipótesis alternativa de significancia) y BF01 (a favor de la hipótesis nula) y el intervalo de credibilidad al 95%3,4. Los resultados obtenidos del factor Bayes son BF10 = 0,431 y BF01 = 2,321 e IC 95% [-0,021 a 0,291] que señalan una mayor posibilidad de la hipótesis nula, contrario al estudio de Domínguez et al.1 Aún así, la evidencia de respaldo es débil hacia ambas hipótesis, tal hallazgo de incertidumbre puede deberse a la insensibilidad de los datos, siendo recomendable futuros estudios que reporten una mayor certeza. En definitiva, el método bayesiano puede servir de base para futuros estudios en la presente revista.