¿Qué es p-valor?

El p-valor es una medida estadística que se utiliza para evaluar la evidencia a favor o en contra de una hipótesis nula en un test de significancia. Se define como la probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo que el observado en una muestra, suponiendo que la hipótesis nula es verdadera.

Cuando realizamos un test de significancia, primero se establecen una hipótesis nula (H0), que generalmente afirma que no existe ninguna diferencia o relación entre las variables analizadas, y una hipótesis alternativa (H1), que sugiere que sí hay una diferencia o relación significativa entre las variables.

El cálculo del p-valor implica encontrar la probabilidad de obtener los resultados observados en la muestra bajo la hipótesis nula. Si el p-valor resulta ser menor o igual que un nivel de significancia predefinido (generalmente 0.05), se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa, lo que indica que existe una evidencia suficiente para afirmar que hay una diferencia o relación significativa entre las variables.

Es importante destacar que el p-valor no indica la magnitud de la diferencia o relación entre las variables, solo proporciona una medida de qué tan probable es que los resultados observados se deban al azar. Además, es importante considerar otros factores, como el tamaño de la muestra y la relevancia clínica o práctica, al interpretar los resultados obtenidos a partir del p-valor.

En resumen, el p-valor es una medida estadística que indica la probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo que el observado bajo la hipótesis nula. Se utiliza para evaluar la evidencia a favor o en contra de una hipótesis nula en un test de significancia.