La teoría detrás de los " valores p " y la hipótesis nula puede parecer complicada inicialmente, pero comprender los conceptos lo ayuda a navegar por el mundo de las estadísticas. Desafortunadamente, estos términos a menudo se usan incorrectamente en la divulgación científica, por lo que sería esencial que todos comprendieran los conceptos básicos.

Cómo calcular el valor p en Excel

Calcular el " valor p " de un modelo y probar/refutar la hipótesis nula es sorprendentemente simple con MS Excel. Hay dos maneras de hacerlo. Vamos a profundizar en.

Hipótesis nula y valor p

La hipótesis nula es una declaración, también conocida como posición por defecto, que afirma que la relación entre los fenómenos observados es inexistente. La hipótesis nula también puede aplicarse a asociaciones entre dos grupos experimentales. Durante la investigación, usted prueba esta hipótesis y trata de refutarla.

Por ejemplo, digamos 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 hizo una diferencia. La alternativa es lo que los investigadores tratarían de 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 válida para un modelo estadístico particular. Aunque el “ valor p ” a menudo se expresa como un número decimal, generalmente es mejor describirlo como un porcentaje. Por ejemplo, el " valor p " de 0,1 debería representarse como 10%.

Un “ valor p ” bajo significa que la evidencia en contra de la hipótesis nula es fuerte. Esto significa además que sus datos son significativos. Por otro lado, un "valor p" alto significa que no hay pruebas sólidas en contra de la hipótesis. Para probar que la dieta de moda funciona, los investigadores deben encontrar un " valor p " bajo.

Un resultado estadísticamente significativo es el que es muy poco probable que suceda si la hipótesis nula es verdadera. 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 utilizan el " valor p " para obtener una mejor y más profunda comprensión de los datos del experimento. Algunos campos científicos destacados que utilizan el "valor p" incluyen la sociología, la justicia penal, la psicología, las finanzas y la economía.

Encontrar el valor p en Excel 2010

Puede encontrar el " valor p " de un conjunto de datos en MS Excel a través de la función "T-Test" o usando la herramienta "Análisis de datos". Primero, veremos la función "T-Test". Verá cinco estudiantes universitarios que siguieron una dieta de 30 días y datos comparables sobre su peso antes y después de la dieta.

NOTA: Este artículo cubre la funcionalidad del valor p para MS Excel 2010 y 2016, pero los pasos generalmente se aplican a todas las versiones. Sin embargo, el diseño de la interfaz gráfica de usuario (GUI) de los menús y demás diferirá.

Función de prueba T

Siga estos pasos para calcular el " valor p " con la función T-Test.

  1. Cree y complete la tabla. Nuestra tabla se ve así:
  2. Haga clic en cualquier celda fuera de su tabla.
  3. Escriba " =T.Test(" (incluya el paréntesis inicial) en la celda.
  4. Después del paréntesis inicial, 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.
  5. A continuación, introduzca el segundo argumento. La columna “Después de la dieta”, junto con sus resultados, es el segundo argumento, y el rango que necesita es el siguiente: “ ” C2:C6. Vamos a agregarlo a la fórmula:T.Test(B2:B6,C2:C6.
  6. Type in a comma after the second argument. The one-tailed distribution and two-tailed distribution options automatically appear in a drop-down menu. Go ahead and choose "one-tailed distribution" by double-clicking on it.
  7. Type in another comma. For ease of use, the complete code is listed further down.
  8. Double-click on the "Paired" option in the followingMenú desplegable.
  9. Ahora que tiene todos los elementos necesarios, debe insertar un paréntesis final. La fórmula para este ejemplo se ve así:=T.Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
  10. Presiona "Entrar". La celda ahora muestra el " valor p " inmediatamente. En nuestro caso, el valor es “0.133905569” o “13.3905569%”.

Siendo superior al 5%, este “ valor p ” no proporciona una fuerte evidencia en contra de la hipótesis nula. En nuestro ejemplo, la investigación no probó que la dieta ayudara a los sujetos de prueba a perder peso de manera significativa. Los resultados no significan necesariamente que la hipótesis nula sea correcta, solo que aún no ha sido refutada.

Ruta de análisis de datos

La herramienta "Análisis de datos" le permite hacer muchas cosas interesantes, incluidos los cálculos de "valor p ". Usaremos la misma tabla que el método anterior para simplificar el proceso.

Aquí se explica cómo utilizar la herramienta "Análisis de datos".

  1. Como ya tenemos las diferencias de "peso" en la columna "D", omitiremos el cálculo de la diferencia. Para las tablas futuras, utilice esta fórmula: =”Cell 1”-“Cell 2”.
  2. A continuación, haga clic en la pestaña "Datos" en el menú principal.
  3. Seleccione la herramienta "Análisis de datos" .
  4. Desplácese hacia abajo en la lista y seleccione "Prueba t: dos muestras emparejadas para medias".
  5. Haga clic en "Aceptar".
  6. Aparece una ventana emergente. Se parece a esto:
  7. Ingrese el primer rango/argumento. En nuestro ejemplo, es "$ B$2:$B$6" como en "B2:B6".
  8. Ingrese el segundo rango/argumento. En este caso, es "$ C$2:$C$6" como en "C2:C6".
  9. Deje el valor predeterminado en el cuadro de texto "Alfa" (0.05).
  10. Haga clic en el botón de radio "Rango de salida" y elija dónde desea el resultado. Si es la celda “A8″, escribe lo siguiente:” $A$8.”
  11. Haga clic en "Aceptar".
  12. Excel calculará el " valor p " y varios otros parámetros. La mesa final podría verse así:

Como puede ver, el " valor p " de una cola es el mismo que en el primer caso (0.133905569). Dado que está por encima de 0,05, la hipótesis nula se aplica a esta tabla y la evidencia en su contra es débil.

Encontrar el valor p en Excel 2016

Al igual que los pasos anteriores, cubramos el cálculo del "valor p" en Excel 2016.

  1. Usaremos el mismo ejemplo anterior, así que crea la tabla si quieres seguir
  2. Ahora, en la celda " A8 ", escriba lo siguiente: =T.Test(B2:B6, C2:C6
  3. Luego, en la celda A8, ingrese una "coma" después de "C6" y luego seleccione "Distribución de una cola".
  4. Luego, ingrese otra "coma" y seleccione "Emparejado".
  5. La ecuación ahora debería ser la siguiente: =T.Test(B2:B6, C2:C6,1,1) .Ecuación de la tabla de Excel
  6. Finalmente, presione “Enter” para mostrar el resultado

Los resultados pueden variar en algunos lugares decimales según su configuración y el espacio disponible en la pantalla.

Cosas que debe saber sobre el valor p

Aquí hay algunos consejos valiosos sobre los cálculos de "valor p " en Excel.

  1. Si el “ valor p ” es igual a 0,05 (5 %), los datos de su tabla son “significativos”. Si es inferior a 0,05 (5 %), el dato es “altamente significativo”.
  2. En caso de que el " valor p " sea mayor que 0,1 (10 %), los datos de su tabla son "insignificantes". Si está en el rango de 0,05 a 0,10, tiene datos "marginalmente significativos".
  3. Puede cambiar el valor "alfa", aunque las opciones más comunes son 0,05 (5%) y 0,10 (10%).
  4. Dependiendo de su hipótesis, la "prueba de dos colas" puede ser la mejor opción. En el ejemplo anterior, "prueba de una cola" significa que exploramos si los sujetos de prueba perdieron peso después de hacer dieta, que es lo que necesitábamos averiguar con precisión. Pero una prueba de "dos colas" también examinaría si aumentaron de peso significativamente.
  5. El “ valor p ” no puede identificar variables. En otras palabras, si encuentra una correlación, no puede reconocer las causas detrás de ella.

Valor p Desmitificado

Todo estadístico debe conocer los entresijos de la prueba de hipótesis nula y lo que significa "valor p ". Este conocimiento también es útil para los investigadores en muchos otros campos.