Que significa la p en psicologia

Cómo calcular el valor p

El valor P, o probabilidad calculada, es la probabilidad de encontrar los resultados observados, o más extremos, cuando la hipótesis nula (H0) de una pregunta de estudio es cierta; la definición de "extremo" depende de cómo se esté comprobando la hipótesis. P también se describe en términos de rechazo de H0 cuando es realmente cierta, sin embargo, no es una probabilidad directa de este estado.

La hipótesis nula suele ser una hipótesis de "no diferencia", por ejemplo, no hay diferencia entre las presiones sanguíneas del grupo A y el grupo B. Defina claramente una hipótesis nula para cada pregunta del estudio antes de comenzarlo.

La única situación en la que debería utilizar un valor P unilateral es cuando un gran cambio en una dirección inesperada no tendría absolutamente ninguna relevancia para su estudio. Si tiene alguna duda, utilice un valor P de dos caras.

La hipótesis alternativa (H1) es la opuesta a la hipótesis nula; en términos sencillos, suele ser la hipótesis que se pretende investigar. Por ejemplo, la pregunta es "¿existe una diferencia significativa (no debida al azar) en la presión arterial entre los grupos A y B si administramos al grupo A el fármaco de prueba y al grupo B una pastilla de azúcar?" y la hipótesis alternativa es "existe una diferencia en la presión arterial entre los grupos A y B si administramos al grupo A el fármaco de prueba y al grupo B una pastilla de azúcar".

Calculadora del valor P

En estadística, el valor p es la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los resultados observados de una prueba de hipótesis estadística, suponiendo que la hipótesis nula es correcta. El valor p sirve como alternativa a los puntos de rechazo para proporcionar el nivel de significación más pequeño al que se rechazaría la hipótesis nula. Un valor p más pequeño significa que hay más pruebas a favor de la hipótesis alternativa.

El valor p se utiliza a menudo para promover la credibilidad de estudios o informes de organismos gubernamentales. Por ejemplo, la Oficina del Censo de EE.UU. estipula que cualquier análisis con un valor p superior a 0,10 debe ir acompañado de una declaración de que la diferencia no es estadísticamente distinta de cero. La Oficina del Censo también tiene normas que estipulan qué valores p son aceptables para diversas publicaciones.

Los valores p suelen obtenerse utilizando tablas de valores p u hojas de cálculo/software estadístico. Estos cálculos se basan en la distribución de probabilidad supuesta o conocida de la estadística específica analizada. Los valores p se calculan a partir de la desviación entre el valor observado y un valor de referencia elegido, dada la distribución de probabilidad de la estadística, correspondiendo una mayor diferencia entre los dos valores a un valor p más bajo.

Valor P en psicología

Un estadístico de prueba nos permite determinar un valor p, que es la probabilidad (de 0 a 1) de observar datos muestrales tan extremos (diferentes) o más extremos si la hipótesis nula fuera cierta. Cuanto menor sea el valor p, más incompatibles serán los datos con la hipótesis nula.

Aunque se utilizan habitualmente, los valores p han caído en desgracia recientemente porque el criterio de 0,05 tiende a convertirse en una regla rígida que distingue entre "significativamente diferente" y "no significativamente diferente".

"Un valor P de 0,05 no significa que haya un 95% de probabilidades de que una hipótesis dada sea correcta. En cambio, significa que si la hipótesis nula es cierta, y todas las demás suposiciones hechas son válidas, hay un 5% de posibilidades de obtener un resultado al menos tan extremo como el observado. Y un valor P no puede indicar la importancia de un hallazgo; por ejemplo, un fármaco puede tener un efecto estadísticamente significativo en los niveles de glucosa en sangre de los pacientes sin tener un efecto terapéutico".

Muchos investigadores y profesionales de la salud pública prefieren los intervalos de confianza, ya que los valores p dan menos información y a menudo se interpretan de forma inadecuada. Cuando se comunican los resultados, hay que indicar los tres.

Definición del valor P

En las pruebas estadísticas de hipótesis, el valor p es la probabilidad de obtener una estadística de prueba al menos tan extrema como la observada realmente, suponiendo que la hipótesis nula sea cierta. Un concepto estrechamente relacionado es el valor E,[1] que es el número medio de veces que se espera obtener un estadístico de prueba al menos tan extremo como el que se observó realmente, suponiendo que la hipótesis nula es cierta. Cuando las pruebas son estadísticamente independientes, el valor E es el producto del número de pruebas y el valor p. Cuanto más bajo sea el valor p, mayor será la probabilidad de que se obtenga un estadístico de prueba.

Cuanto menor sea el valor p, menos probable será el resultado si la hipótesis nula es cierta y, en consecuencia, más "significativo" será el resultado, en el sentido de significación estadística. A menudo se acepta la hipótesis alternativa (es decir, se rechaza una hipótesis nula) si el valor p es inferior a 0,05 o 0,01, lo que corresponde a una probabilidad del 5% o del 1%, respectivamente, de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta (error de tipo I).

Supongamos que los resultados experimentales muestran que la moneda sale cara 14 veces de un total de 20 lanzamientos. El valor p de este resultado sería la probabilidad de que una moneda justa salga cara al menos 14 veces de 20 lanzamientos. La probabilidad de que 20 lanzamientos de una moneda justa den 14 o más caras puede calcularse a partir de coeficientes binomiales como