La respuesta corta
Un valor p es la probabilidad de ver un resultado al menos tan extremo como el suyo, si la hipótesis nula (sin efecto real) fuera realmente cierta. Un valor p pequeño (comúnmente inferior a 0,05) sugiere que sus datos serían inusuales bajo ese supuesto: evidencia en contra de la hipótesis nula, no prueba de que sea falsa, y no la probabilidad de que la hipótesis nula en sí sea verdadera.
Conclusiones clave
- p < 0,05 no prueba que un efecto sea real; significa que los datos observados serían poco probables si realmente no hubiera ningún efecto.
- El valor p depende del estadístico de prueba, el tamaño de la muestra y la variabilidad; un efecto pequeño y sin importancia aún puede producir un valor p pequeño si la muestra es lo suficientemente grande.
- Las pruebas de dos colas dividen la significación en ambas direcciones y generalmente informan aproximadamente el doble del valor p de una prueba de una cola coincidente.
- Diferentes estadísticas de prueba (z, t, chi-cuadrado, F) provienen de diferentes distribuciones, por lo que la misma estadística numérica puede producir valores p muy diferentes según la prueba que se aplique.
Umbrales de significancia común
| rango de valores p | Interpretación típica |
|---|---|
| p ≥ 0.10 | Poca o ninguna evidencia contra la hipótesis nula. |
| 0.05 ≤ p < 0.10 | Evidencia débil o marginal |
| 0.01 ≤ p < 0.05 | Moderate evidence — commonly called "significant" |
| p < 0.01 | Fuerte evidencia contra la hipótesis nula. |
Estas bandas son convenciones, no leyes de la naturaleza: diferentes campos (medicina, física, ciencias sociales) adoptan diferentes umbrales dependiendo de lo costoso que sería un falso positivo.
De una cola versus de dos colas
| Prueba | Pregunta formulada | relación de valor p |
|---|---|---|
| dos colas | ¿Hay alguna diferencia en cualquier dirección? | ~2× el valor p de una cola |
| una cola | ¿Existe alguna diferencia en una dirección específica? | ~1/2 el valor p de dos colas |
Ejemplo resuelto: valor p de prueba z
z = 1,96, prueba de dos colas
p = 2 × (1 − Φ(1,96)) = 2 × (1 − 0,9750) = 0,05
Esta es exactamente la razón por la que 1,96 aparece con tanta frecuencia en las estadísticas: es el puntaje z cuyo valor p de dos colas se ubica precisamente en el umbral convencional de 0,05, lo que lo convierte en el límite estándar para un nivel de confianza del 95%.
Errores comunes a evitar
- Treating the p-value as "the probability the null hypothesis is true" — it's computed assuming the null IS true, so it can't simultaneously measure the odds that it's true.
- Elegir la dirección de una prueba de una cola después de ver en qué dirección se inclinan los datos; la dirección debe decidirse antes de mirar los resultados, o la prueba ya no será válida.
- Al tratar p = 0,05 como una línea dura: un valor de p de 0,049 y 0,051 representan evidencia casi idéntica a pesar de ubicarse en lados opuestos del umbral común.
- Confundir significación estadística con importancia práctica: una muestra lo suficientemente grande puede hacer que incluso un efecto trivialmente pequeño y sin importancia sea estadísticamente significativo.
Calculadoras relacionadas
- Calculadora de intervalo de confianza — estimar un rango en lugar de probar una sola hipótesis.
- Calculadora de puntuación Z — convierta un valor bruto en la puntuación z que esta calculadora puede probar.
- Calculadora de desviación estándar — calcular la variabilidad que alimenta la mayoría de las estadísticas de prueba.
- Calculadora de tamaño de muestra — planificar un estudio con potencia suficiente para detectar un efecto real.