Descripción: El análisis post-hoc es un enfoque estadístico que se lleva a cabo después de la recopilación de datos para identificar patrones, relaciones o diferencias significativas entre grupos. Este tipo de análisis es especialmente útil en estudios donde se han realizado múltiples comparaciones, como en experimentos de diseño factorial o en estudios de varianza (ANOVA). A través del análisis post-hoc, los investigadores pueden explorar más a fondo los resultados obtenidos, permitiendo una interpretación más rica y detallada de los datos. Este análisis se basa en la premisa de que, una vez que se han observado diferencias significativas en los datos, es crucial determinar cuáles grupos específicos son responsables de esas diferencias. Existen diversas pruebas post-hoc, como la prueba de Tukey, Bonferroni y Scheffé, cada una con sus propias características y supuestos. La elección de la prueba adecuada depende del diseño del estudio y de las características de los datos. En resumen, el análisis post-hoc es una herramienta esencial en la estadística aplicada que permite a los investigadores profundizar en sus hallazgos y extraer conclusiones más precisas y significativas de sus datos.
Historia: El concepto de análisis post-hoc se ha desarrollado a lo largo del tiempo en el contexto de la estadística, especialmente con el avance de métodos estadísticos en el siglo XX. Aunque las pruebas de hipótesis se remontan a los trabajos de Ronald A. Fisher en la década de 1920, el término ‘post-hoc’ se popularizó en la literatura estadística a medida que los investigadores comenzaron a realizar múltiples comparaciones en sus estudios. A partir de los años 50 y 60, se formalizaron diversas pruebas post-hoc, como la prueba de Tukey, que se diseñó específicamente para controlar el error tipo I en múltiples comparaciones. Desde entonces, el análisis post-hoc ha evolucionado y se ha integrado en muchas áreas de investigación, desde la psicología hasta la biología, convirtiéndose en una herramienta estándar en el análisis de datos.
Usos: El análisis post-hoc se utiliza en diversas disciplinas, incluyendo la psicología, la biología, la medicina y la educación, para analizar datos experimentales y observacionales. Es particularmente útil en estudios donde se realizan múltiples comparaciones entre grupos, como en ensayos clínicos, estudios de comportamiento y experimentos de laboratorio. Los investigadores emplean análisis post-hoc para identificar qué grupos específicos presentan diferencias significativas después de haber encontrado un efecto general en sus análisis iniciales. Esto permite una interpretación más detallada de los resultados y ayuda a formular hipótesis adicionales para investigaciones futuras.
Ejemplos: Un ejemplo de análisis post-hoc se puede observar en un estudio que evalúa la efectividad de tres tratamientos diferentes para la depresión. Después de realizar un ANOVA y encontrar que hay diferencias significativas entre los tratamientos, se puede aplicar una prueba post-hoc, como la prueba de Tukey, para determinar cuáles tratamientos son significativamente diferentes entre sí. Otro ejemplo podría ser un experimento en el que se comparan diferentes métodos de enseñanza en un aula. Tras encontrar que al menos un método es más efectivo, se puede realizar un análisis post-hoc para identificar qué métodos específicos son los que difieren en su efectividad.
