La teoría detrás de los valores p y la hipótesis nula pueden parecer complicadas al principio, pero comprender los conceptos lo ayudará a navegar por el mundo de las estadísticas. Desafortunadamente, estos términos a menudo se usan mal en la ciencia popular, por lo que sería útil para todos entender los conceptos básicos.
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Calcular el valor p de un modelo y probar / refutar la hipótesis nula es sorprendentemente simple con MS Excel. Hay dos formas de hacerlo y las cubriremos a ambas. Vamos a profundizar en.
Hipótesis nula y valor p
La hipótesis nula es una declaración, también conocida como una posición predeterminada, que afirma que la relación entre los fenómenos observados es inexistente. También se puede aplicar a asociaciones entre dos grupos observados. Durante la investigación, prueba esta hipótesis e intenta refutarla.
Por ejemplo, supongamos que desea observar si una dieta de moda en particular tiene resultados significativos. La hipótesis nula, en este caso, es que no hay una diferencia significativa en el peso de los sujetos de prueba antes y después de la dieta. La hipótesis alternativa es que la dieta marcó la diferencia. Esto es lo que los investigadores intentarían probar.
El valor p representa la posibilidad de que el resumen estadístico sea igual o mayor que el valor observado cuando la hipótesis nula es verdadera para cierto modelo estadístico. Aunque a menudo se expresa como un número decimal, generalmente es mejor expresarlo como un porcentaje. Por ejemplo, el valor p de 0.1 debe representarse como 10%.
Un valor p bajo significa que la evidencia contra la hipótesis nula es fuerte. Esto significa además que sus datos son significativos. Por otro lado, un alto valor p significa que no hay evidencia sólida en contra de la hipótesis. Para demostrar que la dieta de moda funciona, los investigadores tendrían que encontrar un valor p bajo.
Un resultado estadísticamente significativo es el que es poco probable que suceda si la hipótesis nula es cierta. El nivel de significación se denota con la letra griega alfa y tiene que ser mayor que el valor p para que el resultado sea estadísticamente significativo.
Muchos investigadores en una amplia gama de campos utilizan el valor p para obtener una visión mejor y más profunda de los datos con los que están trabajando. Algunos de los campos destacados incluyen sociología, justicia penal, psicología, finanzas y economía.
Encontrar el valor p en Excel
Puede encontrar el valor p de un conjunto de datos en MS Excel mediante la función T-Test o utilizando la herramienta de análisis de datos. Primero, veremos la función T-Test. Examinaremos a cinco estudiantes universitarios que siguieron una dieta de 30 días. Compararemos su peso antes y después de la dieta.
NOTA: Para los fines de este artículo, usaremos MS Excel 2010. Aunque no es el más reciente, los pasos generalmente también deberían aplicarse a las versiones más recientes.
Función de prueba T
Siga estos pasos para calcular el valor p con la función T-Test.
- Crea y llena la tabla. Nuestra mesa se ve así:
- Haga clic en cualquier celda fuera de su mesa.
- Escriba: = T.Test (.
- Después del paréntesis abierto, escriba el primer argumento. En este ejemplo, es la columna Antes de la dieta. El rango debe ser B2: B6. Hasta ahora, la función se ve así: T.Test (B2: B6.
- A continuación, ingresaremos el segundo argumento. La columna After Diet y sus resultados son nuestro segundo argumento y el rango que necesitamos es C2: C6. Añádalo a la fórmula: T.Test (B2: B6, C2: C6.
- Escriba una coma después del segundo argumento y las opciones de distribución de una cola y distribución de dos colas aparecerán automáticamente en un menú desplegable. Vamos a elegir la primera: distribución de una cola. Haz doble clic en él.
- Escriba otra coma.
- Haga doble clic en la opción Emparejado en el siguiente menú desplegable.
- Ahora que tiene todos los elementos que necesita, cierre el soporte. La fórmula para este ejemplo se ve así: = T.Test (B2: B6, C2: C6, 1, 1)
- Presione Entrar. La celda mostrará el valor p inmediatamente. En nuestro caso, el valor es 0.133906 o 13.3906%.
Siendo superior al 5%, este valor p no proporciona pruebas sólidas contra la hipótesis nula. En nuestro ejemplo, la investigación no demostró que la dieta ayudara a los sujetos de prueba a perder una cantidad significativa de peso. Esto no significa necesariamente que la hipótesis nula sea correcta, solo que aún no ha sido refutada.
Ruta de análisis de datos
La herramienta de análisis de datos le permite hacer muchas cosas interesantes, incluidos los cálculos de valor p . Para simplificar las cosas, usaremos la misma tabla que en el método anterior.
Así es como se hace.
- Como ya tenemos las diferencias de peso en la columna D, omitiremos el cálculo de la diferencia. Para las tablas futuras, use esta fórmula: = "Celda 1" - "Celda 2".
- Luego, haga clic en la pestaña Datos en el menú Principal.
- Seleccione la herramienta de análisis de datos.
- Desplácese hacia abajo en la lista y haga clic en la opción t-Test: Dos muestras emparejadas para medias.
- Haga clic en Aceptar.
- Aparecerá una ventana emergente. Se parece a esto:
- Ingrese el primer rango / argumento. En nuestro ejemplo, es B2: B6.
- Ingrese el segundo rango / argumento. En este caso, es C2: C6.
- Deje el valor predeterminado en el cuadro de texto Alfa (es 0.05).
- Haga clic en el botón de radio Rango de salida y elija dónde desea obtener el resultado. Si es la celda A8, escriba: $ A $ 8.
- Haga clic en Aceptar.
- Excel calculará el valor p y varios otros parámetros. La tabla final podría verse así:
Como puede ver, el valor p de una cola es el mismo que en el primer caso: 0.133905569. Como está por encima de 0.05, la hipótesis nula se aplica para esta tabla, y la evidencia en su contra es débil.
Cosas que debe saber sobre el valor p
Aquí hay algunos consejos útiles con respecto a los cálculos del valor p en Excel.
- Si el valor p es igual a 0.05 (5%), los datos en su tabla son significativos. Si es menor que 0.05 (5%), los datos que tiene son altamente significativos.
- En caso de que el valor p sea superior a 0.1 (10%), los datos en su tabla son insignificantes. Si está en el rango de 0.05-0.10, tiene datos marginalmente significativos.
- Puede cambiar el valor alfa, aunque las opciones más comunes son 0.05 (5%) y 0.10 (10%).
- Elegir la prueba de dos colas puede ser la mejor opción, según su hipótesis. En el ejemplo anterior, las pruebas de una cola significan que exploramos si los sujetos de prueba perdieron peso después de hacer dieta, y eso es exactamente lo que necesitábamos descubrir. Pero una prueba de dos colas también examinaría si ganaron cantidades de peso estadísticamente significativas.
- El valor p no puede identificar variables. En otras palabras, si identifica una correlación, no puede identificar las causas detrás de ella.
El valor p desmitificado
Todo estadista que valga la pena debe conocer los entresijos de las pruebas de hipótesis nulas y lo que significa el valor p . Este conocimiento también será útil para los investigadores en muchos otros campos.
¿Alguna vez ha usado Excel para calcular el valor p de un modelo estadístico? ¿Qué método usaste? ¿Prefieres otra forma de calcularlo? Infórmenos en la sección para comentarios.
