Valor p y significancia estadística
El valor p es la probabilidad de observar datos tan extremos o más extremos que los observados, asumiendo que la hipótesis nula es verdadera. Introducido por Ronald Fisher en 1925, es la base de la prueba de hipótesis frecuentista. La significancia estadística se declara cuando el valor p cae por debajo de un umbral preestablecido (nivel alfa, típicamente 0.05).
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Fuentes
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
- Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician, 70(2), 129–133. DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). P-Value and the Concept of Statistical Significance in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-statistics/p-value-significance
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- Problema de Comparaciones MúltiplesEstadística para la investigación↔ comparar
- Prueba de hipótesis nulaEstadística para la investigación↔ comparar
- Potencia estadística y tamaño de muestraEstadística para la investigación↔ comparar
- Errores de Tipo I y Tipo IIEstadística para la investigación↔ comparar
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