KNO-015: Uncertainty and Probability / Incertidumbre y probabilidad

EN
Scientific results often come with intervals, probabilities, error bars or sensitivity analyses, but what kinds of uncertainty do those devices actually represent? This article asks how measurement uncertainty, sampling variation, parameter uncertainty, model uncertainty, structural uncertainty and expert judgement differ , and what happens when they are collapsed into a single number . It examines confidence intervals, credible intervals, p-values, propagation, prediction and sensitivity analysis while asking which statements depend on a chosen statistical framework and which limits remain outside it. It also asks how to communicate uncertainty without converting ignorance into false precision or treating every unknown as quantifiable. The central problem is methodological: what representation of uncertainty matches the claim being made, and what remains unrepresented even after the calculation is complete?

ES
Los resultados científicos suelen venir acompañados de intervalos, probabilidades, barras de error o análisis de sensibilidad, pero ¿qué clases de incertidumbre representan realmente esas herramientas? Este artículo pregunta en qué se diferencian la incertidumbre de medida, la variación muestral, la incertidumbre paramétrica, la incertidumbre de modelo, la incertidumbre estructural y el juicio experto, y qué ocurre cuando se comprimen en un solo número. Examina intervalos de confianza, intervalos creíbles, valores p, propagación, predicción y análisis de sensibilidad preguntando qué afirmaciones dependen del marco estadístico elegido y qué límites permanecen fuera de él. También pregunta cómo comunicar incertidumbre sin convertir ignorancia en falsa precisión ni tratar todo desconocimiento como cuantificable. El problema central es metodológico: qué representación de la incertidumbre corresponde a la afirmación y qué queda sin representar aun después del cálculo.

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