que-es-el-p-valor

¿Qué es el p-valor y cómo interpretarlo con ejemplos sencillos?

Una de las preguntas más recurrentes entre mis clientes y lectores es «qué es el p-valor y cómo se interpreta«.

Y realmente la respuesta puede ser muy compleja si te lo que explico con fórmulas y «estadística matemática» o … puede ser relativamente sencilla si te lo explico con intuición práctica.

Me decanto por la segunda opción 😉

Por ello, he decidido crearte un vídeo/artículo para que tengas una guía de cómo interpretar el p-valor.

De esta manera podrás comprender los resultados estadísticos en tu software y ser crítico con tus propios resultados o de otros estudios.

¿Preparado?

¡Vamos a ello!

Significación y p-valor: una introducción

El p-valor es el parámetro que aparece en los softwares como «Sig.». Es decir, significación

En esta imagen lo verás mejor:

La significación estadística o «Sig.» es el p-valor

Siempre que decimos si un resultado es estadísticamente significativo debemos mirar el p-valor o el Sig. de los resultados del software.

En cualquier modelo estadístico, comparación, correlación etc. el resultado va acompañado de su significación estadística.

Por ello es tan importante comprender qué quiere decir esta significación para no «cagarla» cuando presentemos nuestros resultados.

Cada p valor «contesta» a una hipótesis.

Una hipótesis es una pregunta que admite un «Sí» o un «No» como respuesta.

O un «Verdadero» o «Falso» si quieres 🙂

En a la imagen anterior estamos contestando 8 hipótesis distintas. Una por cada p valor.

Para saber cómo interpretar los resultados necesitas tener claras las hipótesis que están envueltas en cada p valor.

Para ello te he preparado una guía efectiva en vídeo para que logres comprender este concepto.

Vídeo Clase: Qué es el p-valor y cómo interpretarlo

Quédate con la idea anterior.

El p valor nos sirve para «contestar» una hipótesis.

Y una hipótesis es una pregunta que admite un sí o un no como respuesta.

Con esto claro.

¡Vamos a por la clase!

Vídeo clase: qué es el p-valor y cómo interpretarlo

Mira el vídeo y repasamos lo que hemos visto 🙂

El resumen de la lección (mira el vídeo antes de leer esto)

Es muy importante tener claro que todos los resultados estadísticos están envueltos de incertidumbre o significación.

¿Por qué?

En la mayoría de los casos dispones de una muestra.

Muestra y población

Es decir, de una tabla de datos.

Que es una pequeña parte de TODA la población que estás estudiando.

Lo importante es cuantificar la incertidumbre. (O el error en una determinada afirmación o hipótesis) Y eso lo vas a lograr con el p-valor.

A mayor incertidumebre es más dificil poder asegurar que la hipótesis de diferencias es cierta.

Recuerda que el p-valor contesta si una hipótesis es cierta o no.

Y las hipótesis pueden ser de tres tipos:

Y curiosamente nos reflejan los tres nivels inferenciales a los cuales podemos llegar con nuestros datos.

Además, siempre necesitas ordenar las hipótesis de la siguiente manera:

  • H0: hipótesis de nula (igualdad)
  • H1: hipótesis de investigación o alternativa (diferencias)

Para aceptar una u otra miramos el p valor. Que es la probabilidad de error de aceptar la H1 como cierta y que en la realidad no lo sea.

  • Pvalor < alpha = 0,05 –> Aceptas la H1
  • Pvalor >= alpha = 0,05 –>“Aceptas la H0”

¡Espero que te haya servido esta guía!

Es un concepto ebastracto y complejo pero clave para que puedas disfrutar del uso de la estadística en tus proyectos.

‘A por los conceptos claros 🙂

Acerca del autor

Jordi Olle Sanchez

Autor de ConceptosClaros.com. Ayuda a investigadores apasionados a aplicar estadística y análisis de datos en sus proyectos para catapultar su carrera investigadora y adaptarse a la era de los datos. Accede a los recursos gratuitos para aplicar estadística en tus datos

Interacciones del lector

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