En la prueba de hipótesis estadísticas, el valor p (valor de probabilidad) es una medida de probabilidad de encontrar los resultados observados, o más extremos, cuando la hipótesis nula de una prueba estadística dada es verdadera. El valor p es un valor principal que se utiliza para cuantificar la significancia estadística de los resultados de una prueba de hipótesis Prueba de hipótesis La prueba de hipótesis es un método de inferencia estadística. Se utiliza para probar si una declaración sobre un parámetro de población es correcta. Evaluación de la hipótesis .
La interpretación principal del valor p es si hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. Si el valor p es razonablemente bajo (menor que el nivel de significancia), podemos afirmar que hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. De lo contrario, no deberíamos rechazar la hipótesis nula.
Las conclusiones sobre la prueba de hipótesis se extraen cuando el valor p de una prueba se compara con el nivel de significancia, que juega el papel de un punto de referencia. Los niveles de significancia más típicos son 0.10, 0.05 y 0.01. El nivel de significancia de 0.05 se considera convencional y el más utilizado.
¿Cómo utilizar el valor P en la prueba de hipótesis?
Para utilizar el valor p en la prueba de hipótesis, siga los pasos a continuación:
- Determina tu nivel de significancia (α). Generalmente, el nivel de significancia debe elegirse durante los primeros pasos del diseño de una prueba de hipótesis. Los niveles de significancia más comunes incluyen 0.10, 0.05 y 0.01.
- Calcule el valor p. Existen numerosas aplicaciones de software que ofrecen el cálculo. Por ejemplo, Microsoft Excel permite el cálculo del valor p utilizando las herramientas de análisis de datos.
- Compare el valor p obtenido con el nivel de significancia (α) y saque las conclusiones relevantes. La regla general aquí es que si la cifra es menor que el nivel de significancia, entonces hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de un experimento.
El grado de significación estadística generalmente varía según el nivel de significación. Por ejemplo, un valor p superior a 0,05 se considera estadísticamente significativo, mientras que una cifra inferior a 0,01 se considera altamente estadísticamente significativa.
Malinterpretaciones del valor P
En estadística Conceptos básicos de estadística para las finanzas Una comprensión sólida de las estadísticas es de vital importancia para ayudarnos a comprender mejor las finanzas. Además, los conceptos estadísticos pueden ayudar a los inversores a monitorear, el valor p puede considerarse verdaderamente como uno de los conceptos más comúnmente malinterpretados. El mayor error sobre el concepto es que es una probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera (o es una probabilidad de que la hipótesis alternativa sea falsa).
En realidad, el valor p no determina la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta, sino que simplemente indica la probabilidad de encontrar los resultados de un estudio al menos tan extremos como los resultados realmente observados si la hipótesis nula es verdadera. En otras palabras, indica la probabilidad de tener suficiente evidencia para rechazar o no la hipótesis nula.
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