Na estatística clásica, o **valor *p*** (tamén chamado de **nivel descritivo** ou **probabilidade de significación**), é a probabilidade de obter unha estatística de proba igual ou mellor que aquela observada nunha mostra, baixo a hipótese nula. Por exemplo, en probas de hipótese, pódese rexeitar a hipótese nula co 5% no caso de que o **valor-*p*** sexa menor que 5 %. Así, outra interpretación para o **valor *p***, é que este é o menor nivel de significación co que se rexeitaría a hipótese nula. En termos xerais, un **valor *p*** pequeno significa que a probabilidade de obter un valor da estatística de proba como o observado é moi improbábel, levando así ao rexeitamento da hipótese nula.

Nunha proba clásica de hipóteses, defínense dúas hipóteses, a *nula* (H0) e a *alternativa* (HA). En moitas aplicacións da estatística, por convenio defínese a hipótese alternativa como a hipótese formulada polo pescudador, mentres que a hipótese nula é o seu complementario. En principio, a hipótese nula considérase certa. Ao confrontarmos a hipótese nula cos achados dunha mostra aleatoria tomada dunha poboación de interese, verifícase a súa plausibilidade en termos probabilísticos, o que nos leva a rexeitarmos ou non H0. Se non rexeitamos H0, tomámola como certa; en caso contrario, tomamos HA como certa.

Por utilizarmos nesta toma de decisión unha mostra (unha parte da poboación) e non a poboación enteira, podemos cometer dous tipos de erro. Cometemos un erro ***tipo I*** cando rexeitamos H0 e H0 é certa, e cometemos un erro ***tipo II*** cando non rexeitamos H0 e H0 é falsa. A táboa abaixo describe estas situacións.

|  | A hipótese H0 é certa | A hipótese H0 é falsa |
| --- | --- | --- |
| Rexéitase H0 | Erro do tipo I | sen erro |
| Non se rexeita H0 | sen erro | Erro do tipo II |

A probabilidade de cometermos un erro tipo I é chamada de *nivel de significación*, denotado pola letra grega α. O nivel de significación é determinado xeralmente polo pescudador antes da recollida dos datos. En moitas aplicacións da estatística, o nivel de significación fíxase tradicionalmente en 0,05.

Con base nestes conceptos, podemos definir o *valor p* como a menor escolla que fariamos para o nivel de significación, de forma que rexeitariamos H0. Por exemplo, se supomos que o nivel de significación foi fixado en α = 0,05. Un *valor p* igual a 0,20 indica que se rexeitaría H0 se tivésemos escollido un nivel de significación de 0,20, polo menos. Como escollemos α = 0,05, non se rexeita H0. Isto leva a unha regra simplista, máis usual, onde se rexeita H0 se o *valor p* é menor que α e non se rexeita no caso contrario.

Cómpre ter moita cautela na interpretación dun *valor p*, dado que esta medida está bastante influenciada polo tamaño da mostra. As mostras grandes tenden a producir valores p pequenos, aínda que o efecto observado non teña grande importancia práctica, mentres mostras pequenas tenden a producir valores p grandes, aínda que exista un importante efecto nun punto de vista práctico. Por iso, o uso dos valores p nas pescudas médicas foi bastante criticado por varios autores.

Notas
-----

1. ↑  "Glossário Inglês-Português de Estatística". Arquivado dende o orixinal o 30 de xullo de 2016. Consultado o 29 de agosto de 2016.
2. ↑  *Nutrition* 1994;10(1):93-4.
3. ↑  Altman DG, Bland JM. Absence of evidence is not evidence of absence. *British Medical Journal* 1995; 311:485.
4. ↑  Grimes DA, Schulz KF. An overview of clinical research: the lay of the land. *The Lancet* 2002; 359:57-61.
5. ↑  Gardner MJ, Altman DG. Confidence intervals rather than P values: estimation rather than hypothesis testing. *British Medical Journal* (Clin Res Ed) 1986;292(6522):746-50.

Véxase tamén
------------

|  |  |
| --- | --- |
|  | Wikimedia Commons ten máis contidos multimedia na categoría:  ***Valor p*** |

### Outros artigos

* Intervalo de confianza
* Hipótese nula
* Contraste de hipóteses

|  |  |
| --- | --- |
| Control de autoridades | 
* Wd: Q253255
* EBID: ID
* JSTOR: p-values
* MAG: 44036329

 |