Interpretar Valor P

Publicado por Eric Melillanca... el Lun, 11/06/2018 - 06:53

En Estadística, un parámetro estadístico muy utilizado es el Valor-P; de él depende si una prueba de hipótesis rechaza o no la hipótesis nula. Una de las alternativas de algoritmos a utilizar se encuentra en los Modelos de Regresión Lineal Múltiple; dentro del proceso de desarrollo de una solución, estos modelos deben ser depurados para lograr mayor precisión en sus predicciones, para lo que se desarrolla un proceso de eliminación regresiva, donde el Valor-P juega un papel muy importante.

En términos simples, el Valor-P es la probabilidad de obtener otra muestra como la que se tiene en el momento del análisis, o más extrema, si la hipótesis nula es verdadera. Así, si este Valor-P es superior al nivel de significancia que estemos utilizando, no es posible rechazar la hipótesis nula; en otras palabras, cualquier muestra que se utilice debiera tener el mismo comportamiento que el planteado en la hipótesis nula.

Por el contrario, si el Valor-P es inferior al nivel de significancia, implica que encontrar otra muestra con similares características es poco probable, porque la variabilidad de sus principales indicadores es superior a la tolerancia entregada por el nivel de significación. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula.

Para los Modelos de Regresión Lineal Múltiple, al momento de realizar la eliminación regresiva, en donde se eliminan variables que tienen una variabilidad con respecto a la predicción que se obtiene, se aplica una prueba de hipótesis por cada una de ellas. Se analiza la de mayor Valor-P (también se aplica con t-Student) y se compara con el nivel de significancia; si su Valor-P es mayor, se puede eliminar la variable del modelo.

Dejándolo más liviano y preciso, lo que se debe corroborar con los indicadores de R-cuadrado (o R2) y en mayor medida R-cuadrado-ajustado.

 

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