La correcta es la 4.

La 1 es incorrecta: En una decisión estadística; o sea, en un contraste de hipótesis siempre hay una probabilidad de error que no es nula.

La 2 también es incorrecta. La Estadística habla de significación estadística no de significación o relevancia clínica. Ver el Tema “Significación formal versus Significación material”.

La 3 no es correcta tampoco y, de hecho, es la más interesante a comentar porque hay en su afirmación un error frecuente del usuario de la Estadística. El p-valor no es una probabilidad de equivocarse o no. El p-valor es un valor de referencia para comprobar si, en un contraste de hipótesis, con la información de la muestra o las muestras que tenemos, estamos por encima o por debajo del nivel de significación, que normalmente es del 0.05 y que se establece a priopi, nunca a posteriori. Saber que el p-valor es 0.001 en este estudio nos dice que es menor que 0.05 i poco más. La probabilidad de equivocarnos diciendo que es diferente la acción de un fármaco respecto a otro; o sea, la probabilidad de rechazar una Hipótesis nula que en realidad no deberíamos rechazar es el nivel de significación que previamente se ha establecido, no es el p-valor. Es 0.05, no 0.001. El p-valor nos sirve, básicamente, para ver si estamos por encima o por debajo de 0.05, o de otro nivel de significación que previamente hubiéramos prefijado.

La 5 es incorrecta también, puesto que estos mecanismos de inferencia sí que aportan elementos a la comparación, especialmente los intervalos de confianza. Ver la Reflexión “Las tres formas de decir cosas en inferencia estadística”.