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El valor de la perseverancia: el secreto para alcanzar el éxito

En nuestro camino hacia el éxito, nos encontramos con numerosos obstáculos y desafíos que nos ponen a prueba. Ya sea en el ámbito personal o profesional, la perseverancia se revela como la llave maestra que nos ayuda a abrir las puertas del triunfo. Sin embargo, en un mundo cada vez más lleno de distracciones y gratificación instantánea, ¿qué es exactamente lo que implica tener valor para perseverar? En este artículo, exploraremos la importancia de esta virtud y cómo cultivarla en nuestra vida diaria. Si estás listo para descubrir el secreto para alcanzar tus metas más ambiciosas, ¡sigue leyendo!

Una medida de probabilidad para encontrar los resultados observados o más extremos cuando la hipótesis nula de una prueba estadística particular es verdadera.

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¿Cuál es el valor P?

En las pruebas de hipótesis estadísticas, el valor p (valor de probabilidad) es una medida de la probabilidad de encontrar los resultados observados o más extremos si la hipótesis nula de una prueba estadística particular es verdadera. El valor p es un valor primario que se utiliza para cuantificar la significación estadística de los resultados de una prueba de hipótesis.

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La principal interpretación del valor p es si existe suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. Si el valor p es razonablemente bajo (menos que el Nivel significativo), podemos determinar que existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula. De lo contrario, no deberíamos rechazar la hipótesis nula.

Las conclusiones de las pruebas de hipótesis se extraen cuando el valor p de una prueba se compara con el nivel de significancia, que sirve como punto de referencia. Los niveles de significancia más típicos son 0,10, 0,05 y 0,01. El nivel de significancia de 0,05 se considera convencional y es el más utilizado.

¿Cómo utilizar el valor P en la prueba de hipótesis?

Para utilizar el valor p en la prueba de hipótesis, siga estos pasos:

  1. Determine su nivel de significancia (α). El nivel de significancia generalmente debe seleccionarse en los pasos iniciales del diseño de una prueba de hipótesis. Los niveles de significancia más comunes incluyen 0,10, 0,05 y 0,01.
  2. Calcule el valor p. Existen numerosas aplicaciones de software que ofrecen el cálculo. Por ejemplo, Microsoft Excel permite calcular el valor p utilizando el paquete de herramientas de análisis de datos.
  3. Compare el valor p obtenido con el nivel de significancia (α) y saque las conclusiones apropiadas. La regla general aquí es que si el número está por debajo del nivel de significancia, hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de un experimento.

El nivel de significación estadística generalmente varía según el nivel de significancia. Por ejemplo, un valor de p superior a 0,05 se considera estadísticamente significativo, mientras que un valor inferior a 0,01 se considera altamente significativo desde el punto de vista estadístico.

Interpretaciones erróneas del valor P

En estadística, el valor p puede considerarse uno de los conceptos más mal interpretados. El mayor error sobre el concepto es que es una probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera (o que es una probabilidad de que la hipótesis alternativa sea falsa).

En realidad, el valor p no determina la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera, sino que simplemente indica la probabilidad de que los resultados de un estudio sean al menos tan extremos como los resultados reales observados si la hipótesis nula es verdadera. En otras palabras, indica la probabilidad de que exista o no evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula.

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