Valor p en la prueba de hipótesis: interpretación de la conclusión estadística

¿Alguna vez te has preguntado qué significa el valor p en la prueba de hipótesis? Si eres estudiante de estadística o trabajas en el campo de la investigación, seguramente te has encontrado con este concepto más de una vez. En este artículo te explicaremos de manera clara y concisa qué es el valor p y cómo interpretar la conclusión estadística basada en su resultado. ¡Sigue leyendo para descubrir todo lo que necesitas saber sobre esta importante medida en el análisis de datos!


¿Qué es el valor P?

El valor P es una representación estadística de la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta. Por lo tanto, el Valor P es la probabilidad de que la salida (Y) no cambie como resultado de la variación que estamos introduciendo deliberadamente en la entrada (X).

Ejemplo: Si tenemos una hipótesis nula que dice que no existe una relación estadísticamente significativa entre la eficiencia de los trabajadores en la fábrica de Nueva York en comparación con la de Sacramento, California, entonces el valor P atribuye una probabilidad a esta afirmación.

Si decimos que para probar la siguiente hipótesis asignamos un valor P de 0,05. Esto quiere decir que estamos diciendo que 95 de cada 100 veces las eficiencias no serán diferentes. Por lo tanto estamos admitiendo que el 5% de las veces podrían ser diferentes. En este caso la hipótesis nula sólo será rechazada si demostramos que surgen diferencias en eficiencias digamos el 7% de las veces.

Decidir el valor P relevante

El valor P es una parte importante del problema de hipótesis. Cambiar ligeramente los valores P puede cambiar qué hipótesis se selecciona y cuál se rechaza. Por lo tanto, la selección del valor P debe realizarse con cuidado. Existen diferentes tipos de errores asociados con la elección del valor P incorrecto. Estos errores se describen más adelante. La dirección debe decidir qué error puede permitirse cometer antes de seleccionar el valor P.

Vínculo entre el valor P y el intervalo de confianza

El valor P y el intervalo de confianza están entrelazados. De hecho, si tienes el valor de uno, puedes derivar automáticamente el valor del otro. La fórmula utilizada en valor P = 1 – Intervalo de confianza. Por lo tanto, para un valor P de 0,05, el intervalo de confianza es 0,95 o 95 %.

¿Qué no significa la conclusión?

Las conclusiones estadísticas no pueden tomarse literalmente. Es necesario comprender cuidadosamente cómo interpretarlos antes de tomar cualquier decisión basada en ellos. Por ejemplo, dijimos anteriormente que la hipótesis nula es cierta el 95% de las veces. ¿Significa esto que si realizáramos 100 experimentos de inmediato, la hipótesis nula sería cierta 95 veces o más? Bueno en realidad no.

Aunque esto es lo que idealmente se espera que suceda, toda la materia de Estadística se basa en la ley de los grandes números. Esto significa que la validez de estas conclusiones puede comprobarse sólo después de que se hayan realizado miles de ensayos. Cuando los números sean lo suficientemente grandes, ¡el 95% será cierto!



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Valor p en la prueba de hipótesis: interpretación de la conclusión estadística

Valor p en la prueba de hipótesis: interpretación de la conclusión estadística

En el campo de la estadística, una de las herramientas más poderosas para la toma de decisiones basada en datos es la prueba de hipótesis. Esta metodología nos permite evaluar y concluir sobre una afirmación o supuesto con respecto a una población.

¿Qué es el valor p?

Al llevar a cabo una prueba de hipótesis, determinamos la probabilidad de obtener los resultados observados o más extremos si la hipótesis nula fuera verdadera. A esta probabilidad se le conoce como el valor p.

El valor p proporciona una medida de evidencia en contra de la hipótesis nula. Cuanto menor sea el valor p, mayor será la evidencia en contra de la hipótesis nula y viceversa. Un valor p pequeño indica que los resultados observados son poco probables si la hipótesis nula fuera cierta, mientras que un valor p grande indica que los resultados podrían haber ocurrido por azar incluso si la hipótesis nula fuera verdadera.

Interpretación de la conclusión estadística

La interpretación de la conclusión estadística se basa principalmente en el valor p obtenido. Generalmente, se establece un nivel de significancia predefinido, denominado α (alfa). Si el valor p es menor que α, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que hay evidencia suficiente para afirmar la hipótesis alternativa.

Por otro lado, si el valor p es mayor que α, no se rechaza la hipótesis nula y no se cuenta con suficiente evidencia para afirmar la hipótesis alternativa. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no rechazar la hipótesis nula no implica que la afirmación inicial sea verdadera; simplemente indica que no hay evidencia estadística suficiente para refutarla.

Enlaces externos sobre pruebas de hipótesis y valor p

  1. Statisticshowto.com: Hypothesis testing
  2. PMC: Understanding and Using the P-Value in Clinical Research
  3. ScienceDirect: What to do with a p-value less than 0.05 – Results

Conclusión

La interpretación correcta del valor p en la prueba de hipótesis es esencial para tomar decisiones informadas basadas en datos. Recuerda que un valor p pequeño proporciona evidencia en contra de la hipótesis nula, mientras que un valor p grande indica la falta de evidencia suficiente para rechazarla. Siempre es importante considerar el nivel de significancia deseado y consultar fuentes confiables para obtener más información sobre este tema.


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