¿Qué significa el valor P?
El valor p representa la probabilidad de que la diferencia observada entre grupos (o la relación entre variables) se haya producido de forma aleatoria.
¿Te has encontrado a menudo con valor de p en una prueba estadística, intentó comprender su significado, pero nunca lo entendió del todo?
No te preocupes; ¡No estás solo! Esto es un frequently pregunta formulada en estadísticas!
Con este artículo te garantizamos que rápidamente entiendes¡De una vez por todas, el significado del valor p en las pruebas estadísticas!
El problema
La valor de p está presente en las pruebas estadísticas inferenciales. Los ejemplos más conocidos de estas pruebas son la prueba t de Student, ANOVA, chi-cuadrado, correlación de Pearson y regresiones lineales y logísticas.
Pero ¿cuál es su fundamento? importancia, y por qué necesitamos Estadística inferencial?
Necesitamos trabajar con cualquier porque obtener datos de una población entera es logística, técnica, temporal y financieramente imposible.
Por lo tanto, necesitamos estadísticas inferenciales para extraer conclusiones sobre una población estudiando sólo una parte de ella.
La Solución
Cláusula de exención de responsabilidades: Nos gustaría aclarar que esta no es la definición más precisa del valor p, pero sí la más didáctica. Al final del artículo te damos más información al respecto.
¡Vamos a cortar por lo sano! El valor p es simplemente un probabilidades, que, por supuesto, va de 0 a 1 (0 a 100%). ¿Pero una probabilidad de qué?
La https://www.youtube.com/watch?v=xB-eutXNUMXJtA&feature=youtu.be es sencillo:
El valor p representa la probabilidad de que la diferencia detectada entre los grupos analizados se haya producido de forma aleatoria.
- Un valor p pequeño (p ≤ 0.05, es decir, probabilidad menor o igual al 5%) indica una pequeña probabilidad de que la diferencia observada entre los grupos sea aleatoria. Por lo tanto, considera una diferencia significativa entre los grupos.
- Un valor p alto (p > 0.05, es decir, probabilidad superior al 5%): indica una alta probabilidad de que la diferencia observada entre los grupos sea aleatoria. Por lo tanto, no considera ninguna diferencia significativa entre los grupos.
En la explicación anterior, utilizamos "diferencia entre grupos”como ejemplo, que se aplica a análisis como la prueba t y ANOVA.
Para pruebas como la correlación de Pearson y la regresión lineal, diríamos "relación entre las variables”, pero eso es para otro artículo.
Observaciones finales
La gran mayoría de investigación científica Requiere análisis inferencial. Probablemente hayas leído este artículo hasta aquí porque tus investigaciones científicas también lo necesitan.
Comprender el significado de la valor de p es crucial para el desarrollo del conocimiento científico.
Dado que las estadísticas inferenciales se basan en datos que muestran variaciones Debido al azar, sólo podemos determinar, mediante pruebas estadísticas, si las diferencias observadas en nuestros datos se deben únicamente al azar. Esto se hace, hasta cierto punto, analizando el valor p.
El más práctico y fácil de entender. definición del valor p es el que acabamos de proporcionar:
¡La probabilidad de que la diferencia detectada entre los grupos analizados haya ocurrido por casualidad!
Tenga en cuenta la siguiente información:
Las definiciones, comprensiones y explicaciones utilizadas aquí son las más generales y ampliamente utilizadas en cursos y libros de texto de introducción a la estadística o bioestadística.
Este enfoque hace que la comprensión de los conceptos sea más accesible y sencilla para quienes no están directamente relacionados con las ciencias exactas.
Sin embargo, algunos estadísticos han criticado esta comprensión.
Como resultado, la Asociación Estadounidense de Estadística publicó recientemente un editorial "sobre significación estadística y valores p, " con aspectos ligeramente diferentes a los aquí retratados.
A continuación se muestra más preciso pero definición menos intuitiva:
El valor p representa la probabilidad de obtener un resultado igual (o incluso más extremo) al derivado de nuestros datos, suponiendo que la hipótesis nula sea verdadera.
Ya puedes leer nuestro nuevo artículo sobre este tema: ¡El valor p regresa!
