En estadística, los valores p son un concepto importante utilizado para determinar la significación de un resultado. Se utilizan para determinar si los resultados observados en un estudio se deben al azar o si son estadísticamente significativos. En este artículo estudiaremos qué son los valores p, cómo se calculan y su importancia en el análisis estadístico.
¿Qué es una hipótesis nula?
Todas las pruebas estadísticas tienen una hipótesis nula. En la mayoría de las pruebas, la hipótesis nula es que no existe relación entre las variables de interés o que no hay diferencias entre los grupos.
Por ejemplo, en una prueba t de dos colas, la hipótesis nula es que la diferencia entre dos grupos es cero.
Ejemplo: Hipótesis nula y alternativa
Desea saber si existe una diferencia de longevidad entre dos grupos de ratones alimentados con dietas diferentes, la dieta A y la dieta B. Puede comprobar estadísticamente la diferencia entre estas dos dietas mediante una prueba t de dos colas.Hipótesis nula (H0): no hay diferencia de longevidad entre los dos grupos.
Hipótesis alternativa (HA o H1): existe una diferencia de longevidad entre los dos grupos.
¿Cómo se calculan los valores P?
Los valores p se calculan utilizando software estadístico o mediante una tabla de valores p. El valor p es la probabilidad de obtener un resultado tan extremo o más que el observado, suponiendo que la hipótesis nula sea cierta. El valor p suele compararse con un nivel de significación predeterminado, conocido como alfa, que suele fijarse en 0,05.
Si el valor p es inferior a alfa, se considera estadísticamente significativo y se rechaza la hipótesis nula. Esto significa que es improbable que el resultado observado se deba al azar y es probable que se deba al efecto de la variable independiente. Si el valor p es mayor que alfa, se acepta la hipótesis nula y se concluye que no hay diferencias significativas entre los grupos comparados.
Importancia de los valores P en el análisis estadístico
Los valores P son una herramienta importante en el análisis estadístico. Ayudan a los investigadores a determinar la importancia de sus resultados y a extraer conclusiones sobre las relaciones entre variables. Los valores P también pueden ayudar a identificar errores en un estudio o fallos en el diseño de la investigación.
Sin embargo, es importante señalar que los valores p no son una medida de la fuerza de una relación entre variables. Sólo indican si la relación es estadísticamente significativa o no. También es importante tener en cuenta otros factores, como el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra, a la hora de interpretar los valores p.
Comunicación de los valores p
Los valores p de las pruebas estadísticas suelen indicarse en la sección de resultados de un trabajo de investigación, junto con la información clave necesaria para que los lectores sitúen los valores p en su contexto: por ejemplo, el coeficiente de correlación en una regresión lineal o la diferencia media entre grupos de tratamiento en una prueba t.
Precaución al utilizar valores p
Los valores p suelen interpretarse como el riesgo de rechazar la hipótesis nula de la prueba cuando la hipótesis nula es realmente cierta.
En realidad, el riesgo de rechazar la hipótesis nula suele ser mayor que el valor p, especialmente cuando se analiza un único estudio o cuando se utilizan muestras de pequeño tamaño. Esto se debe a que cuanto más pequeño es el marco de referencia, mayor es la probabilidad de tropezar con un patrón estadísticamente significativo de forma totalmente accidental.
Los valores P también suelen interpretarse como un apoyo o una refutación de la hipótesis alternativa. Esto no es así. El valor p sólo puede indicar si se apoya o no la hipótesis nula. No puede decirle si su hipótesis alternativa es cierta, ni por qué.
El enfoque del valor p para la comprobación de hipótesis
El enfoque del valor p para la comprobación de hipótesis utiliza la probabilidad calculada para determinar si existen pruebas para rechazar la hipótesis nula. La hipótesis nula, también conocida como conjetura, es la afirmación inicial sobre una población (o proceso de generación de datos). La hipótesis alternativa establece si el parámetro de población difiere del valor del parámetro de población establecido en la conjetura.
En la práctica, el nivel de significación se establece de antemano para determinar lo pequeño que debe ser el valor p para rechazar la hipótesis nula. Dado que distintos investigadores utilizan distintos niveles de significación al examinar una cuestión, a veces el lector puede tener dificultades para comparar los resultados de dos pruebas diferentes. Los valores p ofrecen una solución a este problema.
Por ejemplo, supongamos que un estudio en el que se comparan los rendimientos de dos activos concretos fue realizado por diferentes investigadores que utilizaron los mismos datos pero diferentes niveles de significación. Los investigadores podrían llegar a conclusiones opuestas sobre si los activos difieren.
Si un investigador utilizara un nivel de confianza del 90% y el otro requiriera un nivel de confianza del 95% para rechazar la hipótesis nula, y si el valor p de la diferencia observada entre los dos rendimientos fuera 0,08 (correspondiente a un nivel de confianza del 92%), entonces el primer investigador encontraría que los dos activos tienen una diferencia estadísticamente significativa, mientras que el segundo no encontraría ninguna diferencia estadísticamente significativa entre los rendimientos.
Para evitar este problema, los investigadores podrían comunicar el valor p de la prueba de hipótesis y permitir que los lectores interpreten la significación estadística por sí mismos. Es lo que se denomina un enfoque de p-valor para la prueba de hipótesis. Los observadores independientes podrían anotar el valor p y decidir por sí mismos si representa una diferencia estadísticamente significativa o no.
El resultado final
El valor p se utiliza para medir la importancia de los datos observacionales. Cuando los investigadores identifican una relación aparente entre dos variables, siempre existe la posibilidad de que esta correlación sea una coincidencia. Un cálculo del valor p ayuda a determinar si la relación observada podría surgir como resultado del azar.