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¿Cómo saber si un estudio es estadísticamente significativo?
Si un contraste de hipótesis proporciona un valor p inferior a α, la hipótesis nula es rechazada, siendo tal resultado denominado estadísticamente significativo. Cuanto menor sea el nivel de significación, más fuerte será la evidencia de que un hecho no se debe a una mera coincidencia (al azar).
¿Cuándo se dice que es estadísticamente significativo?
En estadística, describe una medida matemática de la diferencia entre grupos. Se dice que la diferencia es estadísticamente significativa cuando es mayor de lo esperable que ocurra solamente por casualidad. También se llama significativa.
¿Qué es estadísticamente significativa en Epidemiologia?
En general, se admite arbitrariamente que el valor de P es estadísti- camente significativo cuando es menor o igual a 0.05, es decir, cuando la probabilidad de que ocurra ese suceso si la hipótesis nu- la fuese cierta sea igual o inferior al 5\%.
¿Cuál es la significación estadística entre dos variables?
Conviene por otra parte considerar que la significación estadística entre dos variables depende de dos componentes fundamentales. El primero es la magnitud de la diferencia a testar. Cuanto más grande sea la diferencia entre las dos variables, más fácil es demostrar que la diferencia es significativa.
¿Por qué las muestras pequeñas no son estadísticas?
En ocasiones, con muestras extremadamente pequeñas, se observan diferencias muy grandes, que aún así, no tienen significancia estadística. Eso no significa que esa diferencia no sea real, simplemente quiere decir que con los datos que tenemos no podemos tener una garantía suficiente de que sea real.
¿Cuál es la diferencia entre significación estadística y P?
La «p» no es por tanto un indicador de fuerza de la asociación ni de su importancia. La significación estadística es por tanto una condición resultante del rechazo de una hipótesis nula mediante la aplicación de una prueba estadística de significación.
¿Cuál es el baremo de la significación estadística?
Esto, al menos, es lo que argumenta Valen Johnson, de la Universidad Texas A&M (EE.UU.), en un artículo publicado en PNAS. La inmensa mayoría de los investigadores usan un número llamado valor p como baremo de la significación estadística.