Calculadora de valor p
Convierte un estadístico de prueba en un valor p. Elige z, t, chi cuadrado o F, introduce el estadístico y sus grados de libertad, y elige una prueba de cola izquierda, derecha o de dos colas. También obtienes los valores críticos para los niveles de significancia habituales y un gráfico con el área del valor p sombreada.
Última actualización:
Para F: df del numerador (entre grupos)
df dentro de grupos / del error
Las pruebas chi cuadrado y F suelen ser de cola derecha
Cómo usar Calculadora de valor p
- Elige el estadístico: z, t, chi cuadrado o F.
- Introduce el valor de tu estadístico de prueba y sus grados de libertad (dos para F).
- Elige la cola: dos colas para alternativas ≠, derecha o izquierda para pruebas unilaterales. Las pruebas chi cuadrado y F normalmente son de cola derecha.
- Consulta el valor p y si es significativo con tu α.
- Compara con la tabla de valores críticos y el gráfico sombreado.
Cómo se calcula el valor p
| Estadístico | Prueba típica | p de dos colas | p de cola derecha |
|---|---|---|---|
| z | Prueba z para medias o proporciones | 2 × (1 − Φ(|z|)) | 1 − Φ(z) |
| t (df) | Pruebas t, coeficientes de regresión | 2 × P(Tdf ≥ |t|) | P(Tdf ≥ t) |
| χ² (df) | Bondad de ajuste, independencia | 2 × mín(izquierda, derecha) | P(χ²df ≥ x) |
| F (df1, df2) | ANOVA, comparación de varianzas | 2 × mín(izquierda, derecha) | P(Fdf1,df2 ≥ x) |
Un valor p de cola izquierda es el área a la izquierda del estadístico, es decir, la propia CDF. La calculadora evalúa la CDF normal y las CDF t, chi cuadrado y F mediante las funciones gamma y beta incompletas regularizadas.
Valores críticos habituales
| Distribución | α = 0.10 | α = 0.05 | α = 0.01 |
|---|---|---|---|
| z, dos colas | ±1.645 | ±1.960 | ±2.576 |
| z, una cola | 1.282 | 1.645 | 2.326 |
| t, df = 10, dos colas | ±1.812 | ±2.228 | ±3.169 |
| χ², df = 1, cola derecha | 2.706 | 3.841 | 6.635 |
| χ², df = 3, cola derecha | 6.251 | 7.815 | 11.345 |
| F(2, 20), cola derecha | 2.589 | 3.493 | 5.849 |
Preguntas frecuentes
¿Qué es un valor p?
Un valor p es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba al menos tan extremo como el observado, suponiendo que la hipótesis nula es cierta. Los valores p pequeños (por debajo de tu nivel de significancia α, a menudo 0.05) significan que los datos serían sorprendentes si la hipótesis nula se cumpliera, por lo que la rechazas.
¿Cómo obtengo un valor p a partir de una puntuación z?
Para una prueba de dos colas, p = 2 × (1 − Φ(|z|)), donde Φ es la CDF normal estándar. Para una prueba de cola derecha p = 1 − Φ(z) y para una de cola izquierda p = Φ(z). Por ejemplo, z = 1.96 da un p de dos colas de aproximadamente 0.05.
¿Cómo obtengo un valor p a partir de un estadístico t?
Usa la distribución t con los grados de libertad de la prueba: p de dos colas = 2 × P(T ≥ |t|). Con df = 15, t = 2.1 da p ≈ 0.053. A medida que df crece, la distribución t se aproxima a la normal, por lo que el valor p se acerca al de la prueba z.
¿Una prueba chi cuadrado o F debe ser de una cola o de dos colas?
Las pruebas chi cuadrado de bondad de ajuste y de independencia y las pruebas F de ANOVA son de cola derecha: solo los valores grandes del estadístico cuentan como evidencia contra la hipótesis nula. Las versiones de dos colas se usan solo en casos especiales, como probar si una varianza difiere de un valor dado en cualquier dirección.
¿Cuál es la diferencia entre un valor p y un valor crítico?
Son dos formas de ver la misma decisión. El valor crítico es el estadístico de corte para un α elegido; el valor p es el α más pequeño con el que tu estadístico sería significativo. Si |estadístico| supera el valor crítico, p es menor que α.
¿p < 0.05 siempre es significativo?
Solo si 0.05 es el nivel de significancia que elegiste de antemano. Cada campo usa niveles distintos (0.10, 0.01, 0.005). Un valor p significativo tampoco dice nada sobre el tamaño o la importancia práctica de un efecto, y un valor p grande no demuestra que la hipótesis nula sea cierta.
¿Qué precisión tienen estos valores p?
Se calculan con las funciones gamma y beta incompletas regularizadas, que dan las colas exactas de las distribuciones normal, t, chi cuadrado y F con muchos decimales, incluidos valores p muy pequeños mostrados en notación científica.
¿Se prueban todas las herramientas de FreeToolCabin para comprobar su calidad y precisión?
Sí. Cada herramienta del sitio pasa pruebas automáticas en navegadores reales para comprobar que el resultado es correcto y que no hay errores. Si encuentras un fallo o tienes una sugerencia, escríbenos a [email protected] y lo revisaremos.
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