El resultado de prueba perfecto solo se puede lograr mediante la identificación de algunos fenómenos físicos únicos que ofrezcan una correlación perfecta con el acto de mentir o engañar, y una correlación negativa perfecta con cualquier otra actividad humana.
Dicha prueba determinista no es posible por dos razones. En primer lugar, porque un resultado exitoso de prueba depende mínimamente de la decisión de cooperar con la prueba y en segundo lugar, porque no hay ninguna forma de repuesta fisiológica que esta asociada de forma única con ninguna actividad humana.
No se espera que las prueba científicas, (debido a que están destinadas a cuantificar fenómenos amorfos) sean infalibles. Solo se espera que las pruebas cuantifiquen el margen de incertidumbre o el nivel de confianza asociado con una conclusión. Una buena prueba producirá estimaciones pirobalísticas para las cuales tanto la experiencia como la evidencia de la realidad y del universo tendrán a coincidir con las proporciones estimadas o predichas de las conclusiones correctas y del error clasificación.
Por otro lado… “Inconcluso” es un término que a veces se usa para describir un resultado de prueba para el cual la fuerza de los datos de prueba y la evidencia probabilística son insuficientes para apoyar una conclusión categórica.
Eso es todo (aunque las personas pueden ser creativas en las diferentes formas en que intenta explicar o entender por qué cualquier prueba científica imperfecta (Probabilística) no siempre puede dar un resultado. Recuerde que no existe una prueba perfecta de ningún tipo. El término más abstracto que prefieren algunos científicos, investigadores, estadísticos y analistas de datos seria estadísticamente no significativo.
Discusión breve acerca de las causas de errores de prueba
Error de procedimiento. Una causa potencialmente obvia de los errores de prueba pueden ser la ejecución incorrecta de los procedimientos de prueba o el uso incorrecto de la instrumentación de prueba. Una forma tradicional de reducir los errores de procedimiento se basa en el profesionalismo y la infraestructura profesional para evitar o reducir los errores de prueba que puedan resultar de errores de procedimiento.
Estos métodos pueden incluir el uso de estándares publicado, reglas de procedimiento, supervisión profesional, entrenamiento y capacitación, educación continua, control de calidad y obtención de una amplia experiencia profesional.
Aunque no incluye los errores que pueden resultar de la falsificación de prueba (contramedida) o errores de prueba relacionados con la idoneidad o representación, pueden ser considerados parte de este bloque por error de procedimiento.
Error aleatorio o variación no controlada. Se puede considerar al error aleatorio como la variación normalmente esperada en los datos registrados, en las puntuaciones numéricas y en los resultados de prueba / experimentos que observaríamos si tuviéramos que repetir una prueba o experimento científico varias veces.
Una prueba ideal siempre daría el mismo resultado, independientemente del comportamiento humano y sin variación aleatoria. El uso de intervalos de confianza frecuentistas e intervalos de credibilidad Bayesianos son necesario porque parece que existe una variación aleatoria en cada contexto en el que se registran mediciones y datos.
Un método para reducir el error de medición aleatorio o la variación no controlada como fuente de error de prueba es obtener más datos.
Error sistemático
¿Con que fuerza se restringe o permite la posibilidad de que alguna otra hipótesis o conclusión podría ser correcta? O , en términos más prácticos, ¿Qué tan seguro o confiados podemos estar en la conclusión respaldada por los datos de prueba y el resultado analístico?
El error de prueba sistemático a menudo se puede estimar utilizando el análisis Bayesiano. El error sistemático puede considerarse como un erro en la teoría subyacente, los procedimientos o el aparto de prueba.