Definición y usos de la significación estadística

¿Qué es la importancia estadística?

La significación estadística es una determinación por parte de un analista de que los resultados de los datos no se pueden explicar solo por casualidad. Estadístico prueba de hipótesis es el método por el cual el analista toma esta determinación. Esta prueba proporciona una valor p, que es la probabilidad de observar resultados tan extremos como los de los datos, asumiendo que los resultados se deben realmente al azar. Un valor p del 5% o menos a menudo se considera estadísticamente significativo.

Comprensión de la importancia estadística

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

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

Cuando el valor p es suficientemente pequeño (por ejemplo, 5% o menos), entonces los resultados no se explican fácilmente solo por casualidad, y los datos se consideran inconsistentes con la hipótesis nula; en este caso, la hipótesis nula del azar por sí sola como explicación de los datos se rechaza en favor de una explicación más sistemática.

Ejemplo de significación estadística

Suponga que Joe Sample, un analista financiero, siente curiosidad por saber si algunos inversores tenían conocimiento previo de la falla repentina de una empresa. Joe 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 proporcionan evidencia convincente de un conocimiento previo de la falla. Por otro lado, si el valor p fuera 0.01% (mucho menos del 5%), entonces la diferencia observada sería muy inusual bajo la explicación del azar. En este caso, Joe puede decidir rechazar la hipótesis nula e investigar más a fondo si algunos comerciantes tenían conocimiento previo.

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

Por ejemplo, Novo Nordisk, 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 aleatorizada entre pacientes con diabetes y los datos arrojaron un valor de p inferior al 5%. 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 empresas farmacéuticas a menudo se ven fuertemente afectados por los anuncios de la importancia estadística de sus nuevos productos.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se determina la significación estadística?

Las pruebas de hipótesis estadísticas se utilizan para determinar si los datos son estadísticamente significativos. En otras palabras, ¿se puede explicar solo 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 suficientemente pequeño (por ejemplo, 5% o menos), entonces los resultados no se explican fácilmente solo por casualidad y la hipótesis nula puede rechazarse. Cuando el valor p es grande, entonces los resultados en los datos se pueden explicar solo por casualidad, y los datos se consideran consistentes con (aunque no prueban) la hipótesis nula.

¿Cómo se usa la significación estadística?

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