El análisis estadístico es importante en cualquier campo, incluidos los campos de la medicina, la psicología e incluso los negocios. Sin un análisis estadístico profundo de sus datos y cifras, es imposible saber qué decisiones tomar con respecto a su negocio o proyectos de investigación. El valor P es el rango de significación estadística y validez que muestra una estadística en particular, dados los diversos factores que la rodean. En otras palabras, muestra cuán importante es la estadística en términos de toma de decisiones y valor.
¿Qué es exactamente un valor P?
Antes de intentar ilustrar cómo calcular el valor P de una hipótesis nula, veamos primero la definición de un valor P. Un valor P es la cantidad de significación marginal de un hecho estadístico. Eso significa que, cuando hablamos de valores P, en realidad estamos hablando de estadísticas que apenas se encuentran dentro del rango significativo.
Cuando se trata de hipótesis nulas, aumenta la importancia de la misma porque significa que la hipótesis nula no es correcta.
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¿Qué es una hipótesis nula?
Para comprender los valores P, también debemos comprender qué se entiende por hipótesis nula. Una hipótesis nula es el grado en que no hay diferencia entre una determinada población en un estudio estadístico. También puede señalar directamente el hecho de que la estadística no es significativa. Esto anularía la estadística por no ser importante para el estudio y sería descartada.
Por lo tanto, es fundamental comprender cómo calcular el valor P para que no haya dudas sobre la validez y la importancia de una estadística determinada.
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Propósito del valor p en la prueba de hipótesis
Para simplificar las cosas, debemos tener en cuenta que el propósito real del valor P en la prueba de hipótesis es intentar descartar la idea de que los hechos que se están estudiando no tienen importancia para una población determinada. La estadística siempre se basa en segmentar grupos de personas o entidades que se estudian en un entorno determinado para determinar las tendencias estadísticas.
El valor P se incluye con la otra investigación estadística para que las personas sepan que la información es precisa y aplicable a la población y los resultados dados.
Sin él, siempre habría ambivalencia sobre si el estudio es válido en términos estadísticos y si tiene fundamento en lo que intenta probar.
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Pregunta vs. Hipótesis
Otro tema que debe entenderse es la diferencia entre una pregunta y una hipótesis. Por ejemplo, la pregunta en un estudio de investigación podría ser:
'¿Un programa de formación en seguridad vial da como resultado una disminución de las tasas de accidentes?'
Esta es la pregunta que estamos investigando. Pero la hipótesis podría ser:
'Las personas que toman un curso de prevención de accidentes tendrán una tasa de accidentes más baja que las que no lo hacen'.
Como puede ver, la hipótesis está escrita como un enunciado que busca probar, basado en la pregunta que está tratando de responder con hechos y estadísticas.
Por lo tanto, si su valor P es demasiado alto, indica que la hipótesis nula (que las personas que toman cursos de accidentes no tienen menos accidentes) es cierta.
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El proceso de cálculo
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Para calcular el valor P, siga estos pasos:
- Determine los resultados esperados de su estudio.
- Determine los resultados observados de su estudio (lo que realmente sucedió).
- Encuentra los grados de libertad de tu experimento. (número de categorías)
- Compare los resultados esperados con los resultados observados mediante la fórmula de chi-cuadrado.
- Elija un nivel de significancia.
- Usa una tabla de chi-cuadrado para determinar tu valor p.
- Decide si aceptar o rechazar tu hipótesis nula.
¿Cuál es el estándar de significación?
Cuanto mayor sea el valor P, menor será la incidencia de precisión con la que el estudio fue estadísticamente significativo. En términos generales, los valores P que caen por debajo del valor + -. 05 todavía se consideran estadísticamente significativos. Cuanto menor sea el valor P, más significativo es el estudio.
El valor P es tan importante que a menudo (y casi siempre) se incluye en el informe final sobre la investigación para que los investigadores y otras personas que lean los resultados comprendan que los resultados fueron estadísticamente significativos.
Esto también detiene un gran debate entre aquellos del otro lado que afirman que la investigación está sesgada o sesgada o no se basa en métodos científicos.
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Cómo calcular los resultados de sus datos
Tome sus datos sin procesar y determine la media de la información que ha recopilado. Realice una prueba de cola izquierda y una cola derecha en un modelo de distribución estándar. Estas son pruebas que se realizan para mostrar las distribuciones de los datos para determinar un promedio o una media.
Está observando tendencias que son lógicas dentro de su investigación que indican la importancia estadística. Si su prueba de cola izquierda o derecha resulta ser cierta, esto puede indicar una tendencia definida en sus datos muestreados.
Siempre que sus resultados en la prueba refuten la hipótesis nula, su hipótesis original probablemente sea significativa.
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El valor p es la probabilidad de que estés en lo cierto.
En los términos más simples, su valor P muestra que su hipótesis es correcta, como lo demuestra el rechazo de la hipótesis nula. Busca números que indiquen que su hipótesis de investigación es correcta.
La clave como investigador es observar cualquier tendencia que tenga 1 o 2 desviaciones estándar hacia la izquierda o hacia la derecha, junto con cualquier otro resultado que parezca extremo cuando se representa en un gráfico de distribución.
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Haz las matematicas.
El proceso de determinación del valor P de un estudio estadístico se enumera a continuación. Sin embargo, tenga en cuenta que es posible que sea necesario incluir varios pasos además de estos si su hipótesis involucra varios hechos o poblaciones.
1. Realice una prueba de cola izquierda en una distribución normal.
2. Toma el valor z y reemplaza la fórmula.
3. Encuentre la probabilidad de que z sea menor que 1.34, por ejemplo, donde z = 1.34.
4. Realice la prueba de cola derecha de la misma manera y conecte las variables.
5. Utilice su tabla de distribución para determinar el valor p.
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Aplicar lo que ha aprendido sobre los valores p
La estadística se trata de matemáticas, pero eso no significa que no debas aplicar un poco de sentido común práctico.
Al final, las estadísticas tienen que ver con la investigación y por eso el valor p es tan valioso. Una vez que calcule el valor p (la probabilidad de que la hipótesis nula sea incorrecta), puede presentar su investigación con confianza, notando los valores p como prueba de que es más probable que esté en lo cierto que en lo incorrecto.
Una especie de forma ordenada de dejar que los números te respalden, ¿eh?
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