En el análisis estadístico, valor p Indica la probabilidad de que los resultados observados ocurrieran por casualidad. A valor p de 0,05 se utiliza comúnmente como umbral para medir un nivel de significancia en pruebas estadísticas, lo que significa que hay una probabilidad del 5% de que los resultados observados se hayan producido por casualidad. valor p está por debajo de 0,05, los resultados normalmente se consideran estadísticamente significativo, lo que sugiere un efecto o diferencia real más allá de la variación aleatoria.
Digamos que tienes dos lotes tostados del mismo café, Lote A y Lote B, y sospechas que Lote A es más soluble porque logra consistentemente un mayor porcentaje de extracción.
Así es como probaríamos esto con la ayuda de un valor p:
- Recopilar datos:Preparas varias dosis de espresso con ambos lotes y mides el porcentaje de extracción de cada dosis. Lote A tiene una extracción promedio de 20%, mientras que Lote B tiene un promedio de 18,5%.
- Ejecutar una prueba estadística:Después de ejecutar una prueba comparando los porcentajes de extracción, se obtiene un valor p de 0,03.
- Interpretar el valor p:
- A valor p de 0,03 significa que solo hay un 3% probabilidad que la diferencia observada (20% vs. 18.5%) se debe únicamente a la variabilidad aleatoria.
- Dado que 0,03 está por debajo del umbral común de 0,05, valor p es lo suficientemente bajo como para indicar una diferencia estadísticamente significativa en extracción entre los dos lotes.
Este bajo valor p sugiere que es poco probable que la diferencia se deba al azar. Se puede decir con seguridad que El lote A es de hecho más soluble que el lote B, posiblemente debido a diferencias en el perfil del tueste o cambios químicos que afectan solubilidad.
Si el valor p eran altos (digamos, 0,4):
Un alto valor p, como 0,4, implicaría una 40% posibilidad que la diferencia se debe simplemente a una variación aleatoria en las mediciones. En este caso, no tendría pruebas sólidas de que el lote A sea más soluble que el lote B, y la diferencia en la extracción podría no ser confiable.
