Calculadora de Valor P

Prueba de Hipótesis e Inferencia Estadística

Usa esta calculadora para encontrar el valor p a partir de un estadístico de prueba. Selecciona el tipo de prueba, ingresa los valores y obtén tus resultados instantáneamente.

Ejemplos Prácticos

Ve cómo se usa la Calculadora de Valor P en diferentes escenarios.

Ejemplo de Prueba Z

Prueba Z

Una prueba Z de dos colas con un puntaje Z de 2.5 y un nivel de significancia de 0.05.

Tipo: z-test, Cola: two-tailed

Estad: 2.5, α: 0.05

Ejemplo de Prueba T

Prueba T

Una prueba t de cola derecha con un puntaje t de 2.1, 15 grados de libertad y α = 0.05.

Tipo: t-test, Cola: right-tailed

Estad: 2.1, α: 0.05

df1: 15

Ejemplo de Prueba F (ANOVA)

Prueba F (ANOVA)

Una prueba F con un estadístico de 3.8, df del numerador = 2, df del denominador = 27 y α = 0.05.

Tipo: f-test, Cola: right-tailed

Estad: 3.8, α: 0.05

df1: 2, df2: 27

Ejemplo de Prueba Chi-Cuadrado

Chi-Cuadrado

Una prueba Chi-cuadrado con un estadístico de 18.3, 10 grados de libertad y α = 0.01.

Tipo: chi-square, Cola: right-tailed

Estad: 18.3, α: 0.01

df1: 10

Otros Títulos
Entendiendo la Calculadora de Valor P: Una Guía Completa
Profundiza en los conceptos de valor p, prueba de hipótesis y cómo interpretar tus resultados correctamente.

¿Qué es un Valor P?

  • El Núcleo de la Prueba de Hipótesis
  • Hipótesis Nula y Alternativa
  • Interpretando el Valor P
El valor p, o valor de probabilidad, es una medida de significancia estadística. Te dice la probabilidad de obtener tus resultados observados, o resultados más extremos, si la hipótesis nula fuera verdadera. La hipótesis nula (H₀) es una declaración predeterminada de que no hay relación entre dos fenómenos medidos o no hay asociación entre grupos. La hipótesis alternativa (H₁) es lo que buscas apoyar.
Cómo Funciona
En la práctica, estableces un nivel de significancia (alfa, α) antes del experimento, típicamente 0.05 (o 5%). Después de ejecutar tu prueba estadística y obtener un estadístico de prueba (como un puntaje Z o puntaje t), calculas el valor p. Si el valor p es menor o igual a alfa (p ≤ α), rechazas la hipótesis nula a favor de la hipótesis alternativa. Si el valor p es mayor que alfa (p > α), no rechazas la hipótesis nula.

Guía Paso a Paso para Usar la Calculadora de Valor P

  • Seleccionando tu Tipo de Prueba
  • Ingresando los Valores Requeridos
  • Entendiendo la Salida
Nuestra calculadora simplifica encontrar el valor p. Aquí está cómo usarla:
1. Elige tu Prueba Estadística
Selecciona la prueba apropiada del menú desplegable: Prueba Z, Prueba T, Prueba F (ANOVA) o Prueba Chi-Cuadrado.
2. Ingresa tus Datos
Ingresa el valor de tu estadístico de prueba. Si estás usando una Prueba T, Prueba F o Prueba Chi-Cuadrado, también necesitarás ingresar los grados de libertad (df). Para una prueba F, tanto el df del numerador como del denominador son requeridos.
3. Establece el Nivel de Significancia (α)
Ingresa tu nivel de significancia deseado. Este valor es el umbral para determinar la significancia. 0.05 es la elección más común.
4. Selecciona el Tipo de Cola
Elige si tu prueba es de cola izquierda, cola derecha o dos colas. Esto depende de tu hipótesis alternativa. Una prueba de dos colas busca una diferencia en cualquier dirección, mientras que una prueba de una cola busca una diferencia en una dirección específica.

Aplicaciones del Mundo Real del Valor P

  • Investigación Médica y Ensayos Clínicos
  • Pruebas A/B en Marketing
  • Control de Calidad en Manufactura
Los valores p se usan en muchos campos para tomar decisiones basadas en datos.
Ensayos Clínicos
Los investigadores usan valores p para determinar si un nuevo medicamento es más efectivo que un placebo. Un valor p bajo sugiere que el efecto del medicamento es real y no se debe al azar.
Analítica de Marketing
En las pruebas A/B, los mercadólogos comparan dos versiones de una página web para ver cuál tiene una mejor tasa de conversión. El valor p ayuda a determinar si la diferencia en el rendimiento es estadísticamente significativa.
Finanzas y Economía
Los economistas usan valores p para probar hipótesis sobre relaciones económicas, como si un cambio en las tasas de interés afecta el gasto del consumidor.

Conceptos Erróneos Comunes y Métodos Correctos

  • El Valor P No es la Probabilidad de que la Hipótesis Nula Sea Verdadera
  • Significancia Estadística vs. Práctica
  • El Problema del P-Hacking
Los valores p son poderosos pero a menudo mal entendidos.
Concepto Erróneo 1: Valor P y Probabilidad de Hipótesis
Un error común es interpretar el valor p como la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. No lo es. Es la probabilidad de los datos, dado que la hipótesis nula es verdadera.
Concepto Erróneo 2: Significancia Equivale a Importancia
Un resultado estadísticamente significativo (valor p bajo) no siempre es prácticamente significativo. Con un tamaño de muestra lo suficientemente grande, incluso un efecto pequeño e insignificante puede volverse estadísticamente significativo. Siempre considera el tamaño del efecto y el contexto.
P-Hacking
El p-hacking, o dragado de datos, es la práctica de ejecutar múltiples pruebas en un conjunto de datos hasta encontrar un resultado estadísticamente significativo. Esto infla el riesgo de falsos positivos y debe evitarse. Las hipótesis deben definirse antes de la recolección de datos.

Derivación Matemática y Fórmulas

  • Fórmula del Valor P para Prueba Z
  • Fórmula del Valor P para Prueba T
  • Valores P de Chi-Cuadrado y Prueba F
El cálculo del valor p depende del estadístico de prueba y su distribución de probabilidad correspondiente.
Prueba Z
El estadístico Z sigue una distribución normal estándar. El valor p es el área bajo la curva en la(s) cola(s) más allá del puntaje Z. Para una prueba de dos colas, esta área se duplica.
Prueba T
El estadístico t sigue una distribución t de Student con un número específico de grados de libertad (df). El valor p se encuentra usando la función de distribución acumulativa (CDF) de la distribución t.
Pruebas Chi-Cuadrado y F
De manera similar, el estadístico Chi-cuadrado sigue una distribución Chi-cuadrado, y el estadístico F sigue una distribución F. Sus valores p se calculan a partir del área en la cola superior de sus respectivas distribuciones.