Calculadora de valor P Calcula valores P a partir de estadísticas de prueba Z o t con opciones de cola única y doble cola.
Calculadora de valor P
Calcula valores P a partir de estadísticas de prueba Z o t con opciones de cola única y doble cola.
Seleccionar tipo de prueba
Elige la prueba Z o t y establece el tipo de cola.
Introducir estadístico de prueba
Ingresa tu estadístico Z o t (y grados de libertad para la prueba t).
Ver valor p
Observa el valor p, la decisión de significación y si se debe rechazar H₀.
What Is Calculadora de valor P?
La calculadora de valor P determina la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, asumiendo que la hipótesis nula es cierta. Admite tanto pruebas Z (para muestras grandes o varianza poblacional conocida) como pruebas t (para muestras pequeñas con varianza desconocida), con opciones para pruebas de dos colas, cola izquierda y cola derecha. La calculadora compara el valor p contra su nivel de significación elegido (α) para determinar si se debe rechazar la hipótesis nula. Comprender los valores p es fundamental para las pruebas de hipótesis en estadística.
Why Use Calculadora de valor P?
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Soporta cálculos tanto para pruebas Z como t
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Opciones de prueba de una cola y dos colas
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Múltiples niveles de significación (0,01, 0,05, 0,10)
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Salida de decisión clara: rechazar o no rechazar H₀
Common Use Cases
Investigación académica
Determinar si los resultados experimentales son estadísticamente significativos.
Pruebas A/B
Evaluar si las diferencias entre variantes son significativas.
Control de calidad
Probar si un proceso cumple con los parámetros de especificación.
Trabajos de estadística
Resolver problemas de prueba de hipótesis para clases.
Technical Guide
Para las pruebas Z, el valor p se calcula a partir de la función de distribución acumulativa (CDF) normal estándar. De dos colas: p = 2 × (1 - Φ(|Z|)). Cola izquierda: p = Φ(Z). Cola derecha: p = 1 - Φ(Z). Para las pruebas t, se utiliza la función de distribución acumulativa de la t-distribución con los grados de libertad especificados. Para df grandes (≥30), la t-distribución se acerca a la distribución normal. La CDF se calcula utilizando la aproximación de Wilson-Hilferty para la distribución chi-cuadrado, que proporciona buena precisión. La significación estadística se determina comparando p con α: si p < α, se rechaza H₀.
Tips & Best Practices
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1p < 0,05 no significa que la hipótesis nula sea falsa - significa que los datos son poco probables bajo H₀
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2Un valor p más pequeño indica una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula
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3Las pruebas de dos colas son más conservadoras que las pruebas de una cola
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4Siempre especifica tu nivel alfa ANTES de realizar la prueba para evitar sesgos
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5La significación estadística no implica significación práctica
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🔢 Math & CalculatorsFrequently Asked Questions
Q ¿Qué es un valor p?
Q ¿Qué valor p se considera significativo?
Q ¿Cuándo debo usar una cola versus dos colas?
Q ¿Cuál es la diferencia entre la prueba Z y la prueba t?
Q ¿Puede un valor p ser exactamente 0?
About This Tool
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