¿Qué es el valor P?
En estadística, el valor p es la probabilidad de obtener los resultados observados de una prueba, suponiendo que la hipótesis nula es correcta. Es el nivel de significancia marginal dentro de una prueba de hipótesis estadística que representa la probabilidad de ocurrencia de un evento dado. El valor p se usa como una alternativa a los puntos de rechazo para proporcionar el menor nivel de significación al que se rechazaría la hipótesis nula. Un valor p menor significa que hay evidencia más fuerte a favor de la hipótesis alternativa.
¿Cómo se calcula el valor P?
Los valores P se calculan utilizando tablas de valores p u hojas de cálculo / software estadístico. Debido a que diferentes investigadores usan diferentes niveles de importancia al examinar una pregunta, un lector a veces puede tener dificultades para comparar los resultados de dos pruebas diferentes.
Por ejemplo, si se realizaron dos estudios de los rendimientos de dos activos particulares utilizando dos niveles de significancia diferentes, un lector no podría comparar fácilmente la probabilidad de los rendimientos de los dos activos.
Para facilitar la comparación, los investigadores a menudo presentan el valor p en la prueba de hipótesis y permiten al lector interpretar la significación estadística por sí mismos. Esto se llama un enfoque de valor p para la prueba de hipótesis.
Enfoque del valor P para las pruebas de hipótesis
El enfoque del valor p para la prueba de hipótesis utiliza la probabilidad calculada para determinar si hay evidencia para rechazar la hipótesis nula. La hipótesis nula, también conocida como la conjetura, es la afirmación inicial sobre una población de estadísticas.
La hipótesis alternativa establece si el parámetro de población difiere del valor del parámetro de población establecido en la conjetura. En la práctica, el valor p, o valor crítico, se establece de antemano para determinar cómo el valor requerido para rechazar la hipótesis nula.
Error tipo I
Un error tipo I es el falso rechazo de la hipótesis nula. La probabilidad de que ocurra un error de tipo I o rechace la hipótesis nula cuando es verdadera es equivalente al valor crítico utilizado. Por el contrario, la probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es verdadera es equivalente a 1 menos el valor crítico.
Ejemplo del mundo real de valor P
Suponga que un inversor afirma que el rendimiento de su cartera de inversiones es equivalente al del Índice 500 de Standard & Poor's (S&P). Para determinar esto, el inversor realiza una prueba de dos colas. La hipótesis nula establece que los rendimientos de la cartera son equivalentes a los rendimientos del S&P 500 durante un período específico, mientras que la hipótesis alternativa establece que los rendimientos de la cartera y los rendimientos del S&P 500 no son equivalentes. Si el inversor realizó una prueba de una cola, la hipótesis alternativa indicaría que los rendimientos de la cartera son menores o mayores que los rendimientos del S&P 500.
Un valor p comúnmente usado es 0.05. Si el inversor concluye que el valor p es menor que 0.05, existe una fuerte evidencia en contra de la hipótesis nula. Como resultado, el inversor rechazaría la hipótesis nula y aceptaría la hipótesis alternativa.
Por el contrario, si el valor p es mayor que 0.05, eso indica que hay evidencia débil en contra de la conjetura, por lo que el inversionista no podría rechazar la hipótesis nula. Si el inversor descubre que el valor p es 0.001, existe una fuerte evidencia en contra de la hipótesis nula, y los rendimientos de la cartera y los rendimientos del S&P 500 pueden no ser equivalentes.
