Muchos estudiantes saben que un resultado es significativo si p<0,05... pero ¿qué quiere decir esto?
El p-valor (o p) representa la probabilidad de que tu resultado se haya obtenido simplemente por azar. Como es una probabilidad toma valores que van de 0 a 1 (es decir: 0% a 100%).
En ciencia hemos acordado que un resultado no es significativo si hay más de un 5% de probabilidades de que se deba simplemente al azar. Por este motivo usamos el umbral 0,05 o 5%. También es posible usar un criterio más estricto como 0,01 o 1%.
Veamos un ejemplo práctico: Supongamos que quieres demostrar que hay diferencias en el salario de dos tipos de profesionales: A y B. Ésta es tu hipótesis.
Obtienes una muestra de estos profesionales y usas la prueba estadística t de Student para comparar sus salarios. Los resultados muestran que los profesionales B ganan en promedio 300€ más que los del tipo A. Además, obtienes una p=0,035. ¿Cómo se interpreta todo esto?
Al comparar los salarios había dos resultados posibles: que los salarios fueran iguales (hipótesis nula H0) o que los salarios fueran diferentes (hipótesis alternativa H1).
Si el valor p>0,05 tendrás evidencias a favor de la hipótesis nula, es decir la diferencia que encontraste en tu muestra entre los salarios de A y B probablemente se deba al azar y no a una verdadera diferencia en la población de todos los profesionales A y B. Por tanto, tu hipótesis sería errónea 😢.
Pero, si p<0,05 tendrás evidencias en contra de la hipótesis nula y a favor de la hipótesis alternativa, es decir sí hay diferencia entre los salarios. Esto quiere decir que tu hipótesis de diferencia de los salarios se cumple 🙂.
El valor p=0,035 te está diciendo que la probabilidad de que la diferencia de salarios que hallaste en tu muestra se deba simplemente azar es sólo de un 3,5%. Por tanto, tu hipótesis se cumple 👏🎉
* Foto con licencia CC BY-NC-ND
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