¿Alguna vez has leído los resultados de un artículo científico y no sabes interpretarlos? ¿Estás haciendo tu TFM y no sabes qué es eso del p-valor?
Si alguna vez te ha pasado esto, tranquilo, vamos a explicarte de forma muy básica qué es el p-valor, para que puedas interpretar un resultado científico, ¡o los resultados de tu propio estudio!
¿Qué es el p-valor?
p es la probabilidad de que la relación entre las variables que estamos analizando sea fruto de la casualidad (debida al azar).
Cuando decimos que la p es <0,05 significa que la probabilidad de que la relación entre las variables estudiadas sea debido a la casualidad es del 5%. Y por lo tanto, que la relación entre esas dos variables se cumple en el 95% de los casos.
En los estudios de investigación el mínimo del p-valor es <0,05, aunque puede que haya estudios que hayan puesto el límite en una cifra menor, por ejemplo, p<0,01.
- Si p-valor <0,05: las variables son dependientes (es lo mismo que decir que hay relación entre las variables).
- Si p-valor > 0,05: no hay relación entre las variables.
Quizás con un ejemplo se entienda mejor…
Imagina un estudio que pretenda analizar la relación entre el tabaquismo de la madre durante la gestación y que su bebé nazca con bajo peso. Como las 2 variables a estudio son cualitativas (fumar o no fumar; y nacer con bajo peso o no), la prueba estadística que se hará será un Chi cuadrado.
En la siguiente tabla se recogen los resultados de ese análisis:
El p-valor es <0,001 y esto significa que hay relación estadísticamente significativa entre nacer con bajo peso y que durante la gestación la madre haya fumado: el porcentaje de bebés con bajo peso es mayor en hijos de madres que han fumado (48,6%) que en niños cuya madre no ha fumado (8%), con diferencias significativas.
Y tú, ¿tenías claro el concepto?
