Prueba T vs valor P: diferencia y comparación

En el mundo de las estadísticas prevalecen los cálculos, las suposiciones y las conclusiones. Entre todas las pruebas y resultados, las pruebas t y el valor p son las dos técnicas de suposición más confusas.

Mientras que los dos se encuentran en el mismo subconjunto de estadísticas y proporcionan una medida adicional de suposición y están interrelacionados. ¡Las dos pruebas no son lo mismo!

Puntos clave

1. Una prueba t es una prueba estadística utilizada para comparar las medias de dos grupos, mientras que un valor p mide la evidencia contra una hipótesis nula en la prueba de hipótesis.
2. Las pruebas T determinan si las diferencias entre los grupos son significativas, mientras que los valores p ayudan a cuantificar la fuerza de la evidencia contra la hipótesis nula.
3. Las pruebas T son específicas para comparar medias, mientras que los valores p se aplican a varias pruebas estadísticas.

Prueba T vs Valor P

La diferencia entre los Prueba T y P-Value es que se utiliza una prueba T para analizar la tasa de diferencia entre las medias de las muestras. Por el contrario, el valor de p se realiza para obtener una prueba que pueda usarse para negar la indiferencia entre los promedios de dos piezas.

Prueba T proporciona la diferencia entre dos medidas dentro de un rango normal, mientras que el valor p se enfoca en el lado extremo de la muestra y, por lo tanto, proporciona un resultado decisivo.

A pesar de estar interrelacionados, los dos muestran diversos aspectos de una muestra y determinan diferentes parámetros poblacionales de los que se deducen los modelos.  

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Tabla de comparación

Parámetro de comparación	Prueba T	Valor p
Forma completa	Estadística de prueba	valor de probabilidad
Rama de estadísticas	Estadística inferencial	Estadística inferencial
Evaluación de la hipótesis	Sí	Sí
Promedios de muestras	Alterno	nulo-igual
Resultado	Diferencia en la media	Negación de suposiciones nulas

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¿Qué es la prueba T?

Una prueba T es una prueba estadística que determina la tasa de diferencia entre los promedios de dos conjuntos relacionados. Cae en la categoría de estadísticas, que se relaciona con las predicciones de una muestra de población.

La prueba T se puede realizar en un conjunto de datos relacionados entre sí; la característica común puede ser la edad, el área, la prestación del servicio o cualquier factor similar.

Los tres tipos famosos de pruebas t son; modelo de muestras pareadas, una muestra y pruebas independientes de dos muestras.

La prueba de muestra emparejada es cuando la prueba se realiza sobre la misma muestra en diferentes momentos. Esto es para deducir el impacto de los diversos factores externos sobre el modelo.

Una prueba de muestra independiente es un nombre dado; cuando se toma un factor particular de las muestras, se extraen dos conjuntos de datos de dos modelos diferentes.

 

¿Qué es el valor P?

El valor P es la prueba de suposición utilizada para negar que las medias de dos muestras no tienen diferencia.

Alfa es el término utilizado para describir una probabilidad predeterminada. A su vez, el valor p es el término utilizado para la probabilidad, calculada después de un análisis exhaustivo de la población y la muestra.

En algunos casos, se rechaza erróneamente la misma hipótesis; se hace cuando la suposición nula es verdadera, pero como el número sustancial es mayor que el p-valor, se deja.

Si el valor p es de una naturaleza tan trivial que eventualmente se debe declarar que las medias no tienen diferencia, entonces, en tal caso, las pruebas y los resultados de la prueba completa se consideran intrascendentes.

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Principales diferencias entre la prueba T y el valor P

Una mirada ardiente muestra las diferencias significativas entre la prueba T y el valor P:

1. El tamaño de la muestra afecta el valor P; cuanto más significativa es la muestra, menor es el valor. Si bien el valor t deducido de la prueba t es directamente proporcional al tamaño de la muestra, cuanto mayor sea la muestra, mayor será el valor.
2. Se dice que el resultado de la prueba t es directamente pertinente para toda la población, mientras que en el caso del valor p, ¡esta afirmación no es válida!

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Referencias

1. https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
2. https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038

Última actualización: 11 de junio de 2023