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Interpretación del valor P

En las pruebas de significación de hipótesis nulas, el valor p[nota 1] es la probabilidad de obtener resultados de la prueba al menos tan extremos como el resultado realmente observado, bajo el supuesto de que la hipótesis nula es correcta[2][3] Un valor p muy pequeño significa que ese resultado extremo observado sería muy improbable bajo la hipótesis nula. Informar de los valores p de las pruebas estadísticas es una práctica habitual en las publicaciones académicas de muchos campos cuantitativos. Dado que el significado preciso del valor p es difícil de entender, su uso incorrecto está muy extendido y ha sido un tema importante en la metaciencia[4][5].

en algún estudio se llama hipótesis estadística. Si enunciamos una sola hipótesis y el objetivo de la prueba estadística es ver si esta hipótesis es sostenible, pero no investigar otras hipótesis específicas, entonces dicha prueba se llama prueba de hipótesis nula.

Dado que nuestra hipótesis estadística afirmará, por definición, alguna propiedad de la distribución, la hipótesis nula es la hipótesis por defecto según la cual esa propiedad no existe. La hipótesis nula suele ser que algún parámetro (como una correlación o una diferencia entre medias) en las poblaciones de interés es cero. Tenga en cuenta que nuestra hipótesis podría especificar la distribución de probabilidad de

Valor P 1

Es más fácil entender la distinción en su contexto. Imaginemos que se compara la media de dos grupos (con una prueba t no emparejada). Tanto los valores P de una como de dos colas se basan en la misma hipótesis nula: que dos poblaciones son realmente iguales y que una discrepancia observada entre las medias de las muestras se debe al azar.

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Suponiendo que la hipótesis nula es verdadera, ¿cuál es la probabilidad de que muestras seleccionadas al azar tengan medias tan distantes como (o más) las observadas en este experimento, con cualquiera de los grupos teniendo la media mayor?

Suponiendo que la hipótesis nula es verdadera, ¿cuál es la probabilidad de que las muestras seleccionadas al azar tengan medias tan distintas (o más) que las observadas en este experimento y que el grupo especificado tenga la media mayor?

Una prueba de una cola es apropiada cuando los datos anteriores, las limitaciones físicas o el sentido común le indican que la diferencia, si la hay, sólo puede ir en una dirección. Sólo debe elegir un valor P de una cola cuando las dos cosas siguientes sean ciertas.

Ejemplo de valor P

Respuesta: Las estrellas sólo sirven para marcar los niveles de significación de 3 de los niveles más utilizados. Si un valor p es inferior a 0,05, se marca con una estrella (*). Si un valor p es inferior a 0,01, se marca con dos estrellas (**). Si un valor p es inferior a 0,001, se marca con tres estrellas (***). Tenga en cuenta que las estrellas se basan en los dígitos (15 dígitos en doble precisión) de los valores p, aunque, por motivos de claridad, los valores p sólo se muestran con 3 dígitos después del punto decimal en las tablas de resultados. Así, un valor p de 0,0504324531978422 se mostrará como 0,050 sin una estrella y un valor p de 0,0495340384925377 se mostrará como 0,050 con una estrella.

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Valor P de significación

El valor P, o probabilidad calculada, es la probabilidad de encontrar los resultados observados, o más extremos, cuando la hipótesis nula (H0) de una pregunta de estudio es verdadera; la definición de "extremo" depende de cómo se compruebe la hipótesis. P también se describe en términos de rechazo de H0 cuando es realmente verdadera, sin embargo, no es una probabilidad directa de este estado.

La hipótesis nula suele ser una hipótesis de "no diferencia", por ejemplo, no hay diferencia entre las presiones sanguíneas del grupo A y el grupo B. Defina una hipótesis nula para cada pregunta del estudio con claridad antes de comenzarlo.

La única situación en la que debería utilizar un valor P unilateral es cuando un gran cambio en una dirección inesperada no tendría ninguna relevancia para su estudio. Esta situación es inusual; si tiene alguna duda, utilice un valor P de dos caras.

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La hipótesis alternativa (H1) es la opuesta a la hipótesis nula; en términos sencillos, suele ser la hipótesis que se pretende investigar. Por ejemplo, la pregunta es "¿hay una diferencia significativa (no debida al azar) en la presión arterial entre los grupos A y B si damos al grupo A el fármaco de prueba y al grupo B una pastilla de azúcar?" y la hipótesis alternativa es "hay una diferencia en la presión arterial entre los grupos A y B si damos al grupo A el fármaco de prueba y al grupo B una pastilla de azúcar".

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