Calculando el nivel de significancia estadística: Una guía práctica para tomar decisiones informadas

Mariam Letizia Reyes Rey junio 16, 2023 6 min de lectura

¿Alguna vez has oído hablar del nivel de significancia estadística? Si te dedicas al mundo de los negocios o la investigación, es probable que sí. Sin embargo, si no estás familiarizado con este concepto, no te preocupes. En este artículo te explicaremos qué es, por qué es importante y cómo calcularlo. Además, te mostraremos algunos errores comunes que debes evitar al interpretar los resultados y cómo utilizar este nivel para tomar decisiones informadas.

¿Qué es el nivel de significancia estadística?

Definición

El nivel de significancia estadística es un valor numérico que se utiliza para determinar si los resultados obtenidos en una prueba estadística son significativos o simplemente se deben al azar. En otras palabras, es una medida de cuán probable es que los resultados observados sean reales y no simplemente una casualidad.

Ejemplos

Un ejemplo concreto podría ser el siguiente: imagina que estás realizando un estudio para determinar si hay una relación entre la edad de las personas y su nivel de ingresos. Para ello, recolectas datos de 1000 personas y realizas una prueba estadística. Si el nivel de significancia es del 5%, esto significa que hay un 95% de probabilidad de que los resultados obtenidos sean reales y que la relación entre la edad y el nivel de ingresos sea significativa.

¿Por qué es importante calcular el nivel de significancia estadística?

En el ámbito académico

En el ámbito académico, el nivel de significancia estadística es fundamental para validar las hipótesis que se plantean en los estudios de investigación. Si los resultados no son significativos, esto puede indicar que la hipótesis es incorrecta o que se necesita más información para llegar a una conclusión.

En el ámbito empresarial

En el ámbito empresarial, el nivel de significancia estadística es crucial para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, si una empresa está evaluando la efectividad de una campaña publicitaria, el nivel de significancia puede indicar si los resultados obtenidos son reales o simplemente una casualidad.

¿Cómo calcular el nivel de significancia estadística?

Paso a paso

El cálculo del nivel de significancia estadística depende del tipo de prueba estadística que se esté realizando. Sin embargo, en general, se sigue el siguiente proceso:

1. Se establece la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.
2. Se selecciona un nivel de significancia (por ejemplo, 0.05 o 0.01).
3. Se realiza la prueba estadística.
4. Se compara el valor obtenido con el valor crítico correspondiente al nivel de significancia seleccionado.
5. Si el valor obtenido es menor que el valor crítico, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.

Ejemplo práctico

Supongamos que se quiere determinar si el promedio de edad de los estudiantes de una universidad es mayor o menor que 25 años. La hipótesis nula sería que el promedio de edad es igual a 25 años, mientras que la hipótesis alternativa sería que el promedio de edad es menor o mayor que 25 años.

Se selecciona un nivel de significancia del 5% y se realiza una prueba t de una muestra. Si el valor obtenido es menor que el valor crítico correspondiente al nivel de significancia seleccionado, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.

Errores comunes al interpretar el nivel de significancia estadística

El error tipo I

El error tipo I se produce cuando se rechaza la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. Es decir, se concluye que hay una relación o diferencia significativa cuando en realidad no la hay.

El error tipo II

El error tipo II se produce cuando se acepta la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Es decir, se concluye que no hay una relación o diferencia significativa cuando en realidad sí la hay.

Cómo utilizar el nivel de significancia estadística para tomar decisiones informadas

El nivel de significancia estadística es una herramienta poderosa para tomar decisiones informadas. Si los resultados obtenidos son significativos, esto significa que hay una probabilidad alta de que los resultados sean reales y que se pueda tomar una decisión basada en ellos.

Por ejemplo, si una empresa está evaluando la efectividad de una campaña publicitaria y los resultados son significativos, esto puede indicar que la campaña es efectiva y que se debe continuar invirtiendo en ella.

Conclusión

El nivel de significancia estadística es una medida numérica que permite determinar si los resultados obtenidos en una prueba estadística son significativos o simplemente una casualidad. Es importante calcularlo correctamente para validar las hipótesis que se plantean en los estudios de investigación y tomar decisiones informadas en el ámbito empresarial.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la prueba de hipótesis?

La prueba de hipótesis es una herramienta estadística que se utiliza para determinar si los resultados obtenidos en una muestra son representativos de toda la población.

¿Cómo se relaciona el nivel de significancia con el valor p?

El valor p es la probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo que el observado si la hipótesis nula es verdadera. Si el valor p es menor que el nivel de significancia seleccionado, se rechaza la hipótesis nula.

¿Qué sucede si el nivel de significancia es demasiado alto o demasiado bajo?

Si el nivel de significancia es demasiado alto, se corre el riesgo de cometer un error tipo I. Por otro lado, si el nivel de significancia es demasiado bajo, se corre el riesgo de cometer un error tipo II.

¿Cómo puedo saber si mi resultado es estadísticamente significativo?

Para saber si un resultado es estadísticamente significativo, es necesario calcular el nivel de significancia y compararlo con el valor obtenido en la prueba estadística. Si el valor obtenido es menor que el valor crítico correspondiente al nivel de significancia seleccionado, el resultado es significativo.