Significancia estadística

¿Qué es la significancia estadística?

La significancia estadística es una determinación hecha por un analista de que los resultados en los datos no se pueden explicar solo por casualidad. La prueba de hipótesis estadística es el método por el cual el analista hace esta determinación. Esta prueba proporciona un valor p,. que es la probabilidad de observar resultados tan extremos como los de los datos, suponiendo que los resultados se deban realmente solo al azar. Un valor de p del 5% o inferior a menudo se considera estadísticamente significativo.

Comprender la importancia estadística

La significancia estadística es una determinación sobre la hipótesis nula,. lo que sugiere que los resultados se deben únicamente al azar. Un conjunto de datos proporciona significación estadística cuando el valor p es lo suficientemente pequeño.

Cuando el valor p es grande, los resultados en los datos se explican solo por casualidad, y los datos se consideran consistentes con (aunque no prueban) la hipótesis nula.

Cuando el valor p es lo suficientemente pequeño (típicamente 5% o menos), los resultados no se explican fácilmente por casualidad y los datos se consideran inconsistentes con la hipótesis nula. En este caso, se rechaza la hipótesis nula del azar como explicación de los datos a favor de una explicación más sistemática.

La significación estadística se usa a menudo para nuevos ensayos de fármacos, para probar vacunas y en el estudio de patología para probar la eficacia y para informar a los inversores sobre el éxito de la empresa en el lanzamiento de nuevos productos.

Ejemplos de significación estadística

Supongamos que Alex, un analista financiero, siente curiosidad por saber si algunos inversionistas tenían conocimiento previo del repentino fracaso de una empresa. Alex decide comparar el promedio de los rendimientos diarios del mercado antes de la quiebra de la empresa con los posteriores para ver si existe una diferencia estadísticamente significativa entre los dos promedios.

El valor p del estudio fue del 28 % (>5 %), lo que indica que una diferencia tan grande como la observada (-0,0033 a +0,0007) no es inusual bajo la explicación de solo azar. Por lo tanto, los datos no proporcionaron evidencia convincente de conocimiento previo de la falla. Por otro lado, si el valor p fuera del 0,01% (mucho menos del 5%), entonces la diferencia observada sería muy inusual bajo la explicación de solo azar. En este caso, Alex puede decidir rechazar la hipótesis nula e investigar más a fondo si algunos comerciantes tenían conocimiento previo.

La significación estadística también se utiliza para probar nuevos productos médicos, incluidos medicamentos, dispositivos y vacunas. Los informes disponibles públicamente de importancia estadística también informan a los inversores sobre el éxito de la empresa en el lanzamiento de nuevos productos.

Digamos, por ejemplo, que un líder farmacéutico en medicamentos para la diabetes informó que hubo una reducción estadísticamente significativa en la diabetes tipo 1 cuando probó su nueva insulina. La prueba consistió en 26 semanas de terapia aleatoria entre pacientes con diabetes y los datos arrojaron un valor de p del 4 %. Esto significa para los inversores y las agencias reguladoras que los datos muestran una reducción estadísticamente significativa en la diabetes tipo 1.

Los precios de las acciones de las compañías farmacéuticas a menudo se ven afectados por los anuncios de la importancia estadística de sus nuevos productos.

Reflejos

• La significación estadística se utiliza para proporcionar evidencia sobre la plausibilidad de la hipótesis nula, que plantea la hipótesis de que no hay nada más que una probabilidad aleatoria en los datos.

• La prueba de hipótesis estadística se utiliza para determinar si el resultado de un conjunto de datos es estadísticamente significativo.

• La significancia estadística es una determinación de que una relación entre dos o más variables es causada por algo diferente al azar.

• En general, un valor de p del 5 % o inferior se considera estadísticamente significativo.

PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

¿Cómo se determina la significación estadística?

La prueba de hipótesis estadística se utiliza para determinar si los datos son estadísticamente significativos. En otras palabras, si el fenómeno puede explicarse o no como un subproducto del azar. La significación estadística es una determinación sobre la hipótesis nula, que postula que los resultados se deben únicamente al azar. El rechazo de la hipótesis nula es necesario para que los datos se consideren estadísticamente significativos.

¿Qué es el valor P?

Un valor p es una medida de la probabilidad de que una diferencia observada pudiera haber ocurrido simplemente por casualidad. Cuando el valor p es lo suficientemente pequeño (p. ej., 5% o menos), los resultados no se explican fácilmente solo por casualidad y la hipótesis nula se puede rechazar. Cuando el valor p es grande, los resultados en los datos se explican solo por casualidad, y los datos se consideran consistentes con (mientras prueban) la hipótesis nula.

¿Cómo se usa la significación estadística?

La significación estadística se utiliza a menudo para probar la eficacia de nuevos productos médicos, incluidos medicamentos, dispositivos y vacunas. Los informes disponibles públicamente de importancia estadística también informan a los inversores sobre el éxito de la empresa en el lanzamiento de nuevos productos. Los precios de las acciones de las compañías farmacéuticas a menudo se ven fuertemente afectados por los anuncios de la importancia estadística de sus nuevos productos.