Discusión:Valor p

P-valor

Estudio estadística y nunca lo he chupa huevo llamado valor P, creo que alguien lo ha traducido mal del inglés. Se dice normalmente p-valor. En ningún libro encontré que lo llamaran así. ¿Es posible que se utilice dicha acepción en latinoamérica? Por lo menos en españa no se llama así, aunque es posible que llevemos la contraria al resto del mundo como hacemos con la Investigación Operativa que el resto del mundo llama Investigación de Operaciones. Miguelisimo1985 (discusión) 10:00 13 abr 2009 (UTC)

Hola Miguelisimo, en mi laboratorio cuando hablamos rápido y sin pensarlo mucho en realidad lo solemos llamar p-value, o bien la P (¿cuál es la P de este resultado?). Pero cuando queremos hablar con propiedad sí que lo llamamos valor P. Tienes un montón de ejemplos en los que esta construcción inglesa se traduce de la misma forma al español, como el número f = f-number, el número pi = pi number, la constante zeta = zeta constant, y un largo etcétera. Por lo que la única razón por la que nos puede sonar más familiar p-valor que valor P (o valor p) es porque estamos acostumbrados a escucharlo en inglés, o bien lo oímos de personas que lo dicen en español pero a la inglesa. Lo más probable es que, a medida que el concepto se arraigue en la población no especializada, se vaya utilizando más la forma española, como ya sucedió en otros casos. Eynar Oxartum (discusión) 23:09 7 sep 2010 (UTC)

Hola Miguelísimo. En el libro "Cómo estudiar un estudio y probar una prueba lectura crítica de la literatura médica" de Riegelman lo llaman "valor P", y también lo vi así en la universidad (Argentina). Usuario:ElJEeR

Simplement "P"

En castellano, este estadístico se llama simplemente "P" (o "p"), y no "valor P" (o "valor p"), ni mucho menos "p-valor". Estas expresiones son calcos del inglés (p-value).

P no es un valor, sino un estadístico, que puede adoptar distintos valores comprendidos entre 0 y 1, claro. Es decir, es correcto decir "el valor DE P es tanto" (= "el valor del estadístico P es tanto), pero no "el valor P es tanto".--Mcfilgueira (discusión) 23:40 13 abr 2012 (UTC)

Duda

Cito del final del artículo:

"Que hubiera pasado si hubiera acertado las 20 veces? En ese caso el valor p saldría muy alto, ya que es muy probable que una distribución binomial de parámetro 0,9 repetida 20 veces nos de 20. Por tanto no rechazamos la hipótesis nula, [...]"

Si sale un valor-p alto en efecto no se rechaza la hipótesis nula, pero sería este el caso? si afirma acertar un 90% y acerta un 100% no deberíamos obtener un valor-p muy bajo?? Gracias--skjs (discusión) 20:41 12 feb 2012 (UTC)

Hola skjs (si aún estás ahí cuatro años más tarde). El problema es que este ejemplo se plantea como un contraste bilateral (queremos contrastar si dice la verdad de que acierta el 90% de las veces) pero en la práctica realiza un contraste unilateral (acierta al menos el 90% de las veces) ya que utiliza 0,05 como umbral (y no 0,025) y le vamos a llamar bravucón en caso de rechazar H0. El valor p es entonces la probabilidad de acertar al menos 14. Si hubiera acertado 20, el valor p habría sido la probabilidad de acertar al menos 20, o sea, valdría 1. Efectivamente, saldría muy alto, tal como dice el texto. Lo que sí veo impreciso es decir que el valor p sale alto porque una distribución binomial de parámetros 0,9 y 20 es muy probable que nos de 20. Esa probabilidad es 0,1216 y sí, es alta (por encima de 0,05), pero aunque fuera muy baja, el valor en un contraste unilateral se obtiene acumulando valores.--Vidalpuga (discusión) 17:06 22 abr 2016 (UTC)

Mal hecha la "aceptacion" de la Hipotesis nula.

La hipótesis nula no puede ser aceptada debido a que esto implicaria conocer el valor poblacional de las muestras, por lo tanto se plantea que esta se rechaza o en caso contrario esta no se rechaza.

Basta con conocer la distribución condicionada de las muestras en el caso de que la hipótesis nula sea cierta, es decir, $\mathbb {P} ({\text{muestra}}|H_{0})$ y eso en este caso sí se conoce. Por esa razón me parece que aquí el contraste está correctamente hecho, y existe evidencia adecuada para rechazar la hipótesis nula. La "distribución incondicionada" de las muestras es algo que no segueramente no se puede conocer nunca con mucha seguridad, a diferencia de la "distribución condicionada", --Davius (discusión) 14:12 24 abr 2016 (UTC)

Se ha sugerido que este artículo o sección sea fusionado con significación estadística

No estoy de acuerdo con dicha fusión. En la versión inglesa los dos términos aparecen diferenciados, y no existe ahí ninguna sugerencia de fusión. Acepto que el valor p sea una herramienta para estudiar la significación estadística, pero no son lo mismo.

Totalmente de acuerdo, Davius (discusión) 20:01 20 ene 2017 (UTC)

No hace falta esa fusión, los dos conceptos tienen su nicho en las necesidades de los usuarios y por tanto en una enciclopedia. --Tecsie∇^(Discusión) 16:51 20 sep 2017 (UTC)

Otro voto en contra de la fusión. Son conceptos relacionados, pero diferentes. Se puede retirar la alerta del artículo?--Transparentar (discusión) 17:33 30 dic 2019 (UTC)

Referencias

Note que las referencias no estaban en el formato habitual que usan los artículos de Wikipedia, (de hecho estaba como fuentes) la he editado pero las dos referencias correspondientes a Sterne y Schervish no se a que estan asociadas específicamente. Por el contenido general parece que refuerzan la sección de uso del valor p pero no tengo certeza. --Tecsie∇^(Discusión) 16:55 20 sep 2017 (UTC)