¿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 el valor de p en una prueba estadística, has intentado comprender su significado, pero nunca lo has entendido del todo?
¡No te preocupes, no estás solo! ¡Esta es una frecuente en estadística! pregunta
¡ Con este artículo, le garantizamos que comprenderá rápidamente entenderde una vez por todas, el significado del valor p en las pruebas estadísticas!
El problema
The valor de p está presente en las pruebas estadísticas inferenciales. Los ejemplos más conocidos de estas pruebas son la prueba t de Student, el análisis de varianza (ANOVA), la prueba chi-cuadrado, la correlación de Pearson y las regresiones lineal y logística.
Pero, ¿cuál es su importanciafundamental y por qué necesitamos Estadística inferencial?
Necesitamos trabajar con muestras porque obtener datos de una población entera es imposible desde el punto de vista logístico, técnico, temporal y financiero.
Por lo tanto, necesitamos la estadística inferencial para sacar conclusiones sobre una población estudiando solo una parte de ella.
La Solución
Descargo de responsabilidad: Queremos aclarar que esta no es la definición más precisa del valor p, pero sí la más didáctica. Al final del artículo, encontrará más información al respecto.
¡Vayamos al grano! El valor p es simplemente una probabilidad, que, por supuesto, oscila entre 0 y 1 (0 a 100%). Pero, ¿probabilidad de qué?
The respuesta es sencilla:
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, una probabilidad menor o igual al 5 %) indica una baja probabilidad de que la diferencia observada entre los grupos sea aleatoria. Por lo tanto, se considera que existe una diferencia significativa entre los grupos.
Un valor p alto (p > 0.05, es decir, una probabilidad mayor del 5%) indica una alta probabilidad de que la diferencia observada entre los grupos sea aleatoria. Por lo tanto, se considera que no existe una diferencia significativa entre los grupos.
En la explicación anterior, utilizamos como ejemplo la "diferencia entre grupos", que se aplica a análisis como la prueba t y el ANOVA.
Para pruebas como la correlación de Pearson y la regresión lineal, diríamos "relación entre las variables", pero eso es tema para otro artículo.
Observaciones finales
La gran mayoría de la investigación científica requieren análisis inferenciales. ¡Probablemente hayas leído este artículo hasta aquí porque tus investigaciones científicas también lo necesitan!
Comprender el significado del valor de p es fundamental para el desarrollo del conocimiento científico.
Dado que la estadística inferencial se basa en datos que muestran variaciones debidas al azar, solo podemos determinar, mediante pruebas estadísticas, si las diferencias observadas en nuestros datos se deben exclusivamente al azar. Esto se logra, hasta cierto punto, analizando el valor p.
más práctica y fácil de entender La definición del valor p es la 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 significancia estadística y valores p,” con aspectos ligeramente diferentes a los que se presentan aquí.
A continuación se presenta una definición más precisa , pero 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: ¡Los valores p devuelven resultados!
