Calcula el valor p para pruebas de hipótesis estadísticas. Soporta prueba z, prueba t, prueba chi-cuadrado y prueba F con opciones de una y dos colas.
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Calcula valores p para pruebas de hipótesis usando puntajes z, estadísticas t, valores chi-cuadrado o estadísticas F. Obtén significancia estadística precisa con soporte para pruebas de una y dos colas. Esencial para investigación, análisis de datos y estudios académicos.
Un valor p es la probabilidad de obtener resultados de prueba al menos tan extremos como los resultados observados, asumiendo que la hipótesis nula es verdadera. Un valor p más pequeño indica evidencia más fuerte contra la hipótesis nula. En la mayoría de las investigaciones, valores p menores a 0.05 se consideran estadísticamente significativos.
Interpretación del Valor P
p < α → Rechazar H₀Probar eficacia de medicamentos y resultados de tratamientos.
Determinar si los cambios en el sitio web mejoran las tasas de conversión.
Verificar que los procesos de manufactura cumplan especificaciones.
Validar hipótesis en ciencias sociales, psicología y economía.
Un valor p de 0.05 significa que hay un 5% de probabilidad de observar tus resultados (o más extremos) si la hipótesis nula fuera verdadera. Al nivel de significancia convencional α = 0.05, esto está en el límite—los resultados a menudo se reportan como 'marginalmente significativos' en este umbral.
Usa una prueba de una cola (direccional) cuando solo te interesa detectar un efecto en una dirección (ej., ¿es la media mayor que X?). Usa una prueba de dos colas cuando detectes cualquier diferencia de la hipótesis nula (ej., ¿es la media diferente de X?). Las pruebas de dos colas son más conservadoras y generalmente preferidas.
Usa la prueba z cuando conoces la desviación estándar poblacional y tienes una muestra grande (n > 30). Usa la prueba t cuando la desviación estándar poblacional es desconocida y estás usando la desviación estándar muestral. La distribución t tiene colas más pesadas, haciéndola más apropiada para muestras pequeñas.
Valores p muy pequeños (como p < 0.001) indican evidencia fuerte contra la hipótesis nula. Convenciones comunes: p < 0.05 (significativo), p < 0.01 (altamente significativo), p < 0.001 (muy altamente significativo). Sin embargo, la significancia estadística no siempre significa significancia práctica.