¿Qué es el valor P?

En las percepciones, la p-estima es el Valor P. ¿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 sea correcta. Es el nivel de significación marginal dentro de una prueba de hipótesis estadística que representa la probabilidad de que ocurra un acontecimiento determinado. El valor p se utiliza 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 menor significa que hay pruebas más sólidas a favor de la hipótesis alternativa.

CLAVES CLAVE

En una prueba de hipótesis estadística, el valor p es el nivel de significación marginal que representa la probabilidad de ocurrencia de un determinado evento.

Para calcular los valores p, puedes usar tablas de valores p o software de hoja de cálculo/estadística.

Un valor p menor indica que hay pruebas más sólidas que favorecen 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 los diferentes investigadores utilizan diferentes niveles de significación al examinar una pregunta, el lector puede tener a veces dificultades para comparar los resultados de dos pruebas diferentes.

Por ejemplo, si se realizaran dos estudios de los rendimientos de dos activos concretos utilizando dos niveles de significación diferentes, el lector no podría comparar fácilmente la probabilidad de rendimiento de los dos activos.

Para facilitar la comparación, los investigadores suelen incluir el valor p en la prueba de hipótesis y permiten al lector interpretar la significación estadística por sí mismo. Esto se llama un enfoque de valor p en la prueba de hipótesis.

Enfoque del valor P en la prueba de hipótesis

El enfoque del valor p en la prueba de hipótesis utiliza la probabilidad calculada para determinar si hay pruebas 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 poblacional difiere del valor del parámetro poblacional declarado en la conjetura. En la práctica, el valor p, o valor crítico, se establece por adelantado para determinar cómo el valor requerido para rechazar la hipótesis nula.

Error de tipo I

Un error de tipo I es el falso rechazo de la hipótesis nula. La probabilidad de que se produzca un error de tipo I o de que se rechace la hipótesis nula cuando es verdadera es equivalente al valor crítico utilizado. A la inversa, la probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es verdadera es equivalente a 1 menos el valor crítico.

Ejemplo del mundo real del valor P

Supongamos que un inversor afirma que el rendimiento de su cartera de inversiones es equivalente al del índice Standard & Poor’s (S&P) 500. 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 determinado, mientras que la hipótesis alternativa establece que los rendimientos de la cartera y los rendimientos del S&P 500 no son equivalentes. Si el inversionista realizara una prueba de una sola cola, la hipótesis alternativa establecería 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 llega a la conclusión de que el valor p es inferior a 0,05, hay pruebas sólidas contra la hipótesis nula. Como resultado, el inversor rechazaría la hipótesis nula y aceptaría la hipótesis alternativa.

Por el contrario, si el valor p es superior a 0,05, eso indica que hay pruebas débiles contra la conjetura, por lo que el inversor no rechazaría la hipótesis nula. Si el inversor encuentra que el valor p es de 0,001, hay pruebas sólidas contra la hipótesis nula, y los rendimientos de la cartera y los rendimientos del S&P 500 pueden no ser equivalentes.a obtener las consecuencias observadas de una prueba, esperando que la teoría inválida sea correcta. Es el grado de criticidad insignificante dentro de una prueba de la teoría factual lo que habla de la probabilidad del evento de una ocasión dada. La p-estima se utiliza como una opción en contraste con los enfoques de desestimación para dar el menor grado de importancia en el que la teoría inválida sería desestimada. Un poco de p-estima implica que hay más pruebas fundamentadas para la especulación electiva.