Cómo hallar el valor P en Excel: 3 métodos fáciles

¿Alguna vez has analizado datos experimentales o resultados de encuestas y te has preguntado si los resultados que has observado son sólo una coincidencia, o si realmente revelan algo importante? Esta pregunta se encuentra en el corazón mismo de la estadística, y la respuesta está en un poderoso concepto llamado valor p.

Esta guía para principiantes te dotará de los conocimientos necesarios para encontrar con confianza valores p en Excel. Desglosaremos lo que significa el valor p y exploraremos algunos de los lugares habituales en los que aparece un valor p, como en la salida de funciones habituales utilizadas en la comprobación de hipótesis, como las pruebas t y las pruebas Z. También veremos el Data Analysis ToolPak, un complemento de Excel ideal para encontrar valores p. Y lo que es más importante, al final aprenderás a interpretar estos valores p para tomar decisiones basadas en datos con claridad. ¿Preparado? ¡Vamos a sumergirnos!

¿Qué es un valor P? 

Para entender el valor p, tendríamos que entender la significación estadística. La significación estadística es una medida utilizada en el análisis de datos para evaluar la probabilidad de que los resultados observados en un estudio se deban a un factor específico y no al azar. Está estrechamente asociado con el valor p, que es una métrica estadística que calcula la probabilidad de obtener resultados tan extremos como los observados, bajo el supuesto de que no hay ningún efecto o diferencia real.

El valor P actúa como punto de referencia al comprobar la significación estadística. Si el valor p es pequeño, sugiere que tus datos son muy poco probables según la hipótesis nula, en cuyo caso deberías plantearte rechazar la hipótesis nula en favor de una alternativa que sugiera que existe un efecto o diferencia real.

Cómo calcular los valores P en Excel

Excel ofrece dos formas principales de hallar valores p. Podríamos utilizar la función adecuada para la prueba que estamos realizando, o bien utilizar el Paquete de Herramientas de Análisis de Datos con el mismo fin. En esta sección, elegiré dos de las funciones más comunes, la prueba t y la prueba Z. 

Cómo hallar el valor p en Excel utilizando funciones

Veamos cómo encontrar valores p en la salida de la función. En este primer ejemplo, utilizaremos la función T.TEST() de Excel. La función T.TEST() de Excel compara las medias de dos conjuntos de datos y evalúa si su diferencia es estadísticamente significativa. Aquí tienes la fórmula para calcularlo:

=T.TEST(array1, array2, tails, type)

Dónde: 

• array1: El intervalo de datos del primer grupo.

• array2: El intervalo de datos del segundo grupo.

• tails: Especifica si vas a realizar una prueba de una cola (1) o de dos colas (2). (Una prueba de dos colas considera ambas direcciones de la diferencia, mientras que una prueba de una cola se centra en una dirección específica).

• type: Denota el tipo de prueba t (1 para pareadas, 2 para dos muestras asumiendo varianzas iguales, 3 para dos muestras asumiendo varianzas desiguales).

Por ejemplo, comparemos los porcentajes de clics (CTR) de datos de campañas publicitarias generadas aleatoriamente, las campañas A y B, utilizando la función T.TEST() para ver si hay una diferencia estadísticamente significativa.

Hoja Excel con los datos de la campaña. Imagen del autor

Pasos:

1. Asegúrate de que los valores de CTR de la Campaña A y los de la Campaña B están en columnas separadas.

2. Pon una celda en blanco donde quieras que aparezca el valor p.

3. Introduce la fórmula T.TEST(): =T.TEST(B2:B11, C2:C11, 2, 2)

4. Pulsa Intro. La celda mostrará el valor p calculado.

Obtención del valor p de nuestra prueba t. Imagen del autor

En este ejemplo, encontramos el valor p asociado de una prueba t, un valor p de 2,36813E-05 (o 0,0000236813) que indica una probabilidad muy pequeña de que los resultados observados se hayan producido por casualidad. Por tanto, podemos estar seguros de que nuestros resultados son estadísticamente significativos.

Podríamos haber hallado el valor p utilizando en su lugar una prueba Z, en caso de que conozcamos la desviación típica de la población. Los valores p aparecen en muchos lugares, por ejemplo, en la regresión lineal, donde los valores p evalúan la significación de los coeficientes del modelo, o en las pruebas ANOVA. Haz nuestro curso de Introducción a la Estadística para seguir aprendiendo. 

Cómo hallar el valor p en Excel utilizando el paquete de herramientas de análisis de datos

El Paquete de Herramientas de Análisis de Datos es un complemento para Excel que proporciona diversas funciones estadísticas. Si aún no está activada, puedes activarla siguiendo estos pasos:

1. Ve al Archivo Archivo.
2. Pulsa en Opciones.
3. En el menú Opciones, selecciona Complementos.
4. En el menú desplegable, selecciona Complementos de Excel y haz clic en Ir a.
5. Marca la casilla Paquete de herramientas de análisis y pulsa OK.

Encontrar el paquete de herramientas de análisis de datos en Excel. Imagen del autor

Activar el paquete de herramientas de análisis de datos en Excel. Imagen del autor

Una vez activado, podemos utilizar el ToolPak para realizar algo parecido a una prueba t y obtener el valor p. Comparemos ahora los porcentajes de clics (CTR) de nuestras campañas publicitarias A y B utilizando el paquete de herramientas de análisis de datos. Esperamos el mismo resultado, pero no está de más practicar.

Pasos:

1. Asegúrate de que los valores de CTR de la Campaña A están en una columna y los de la Campaña B en otra.

2. Haz clic en el botón Datos de la cinta de opciones de Excel.

3. Localiza el Análisis dentro de la sección Datos de Datos.

4. Haz clic en el botónAnálisis deDatos . Aparecerá una ventana emergente.

5. En la ventana Datos Análisis, desplázate hacia abajo en la lista de herramientas de análisis y selecciona Prueba t: Dos muestras suponiendo varianzas iguales. Esta prueba específica es adecuada para comparar las medias de dos grupos independientes, suponiendo que sus varianzas sean similares.

6. Haz clic en OK.

7. Aparecerá una nueva ventana emergente titulada "Prueba t: Aparecerá "Dos muestras suponiendo varianzas iguales". Aquí definirás los parámetros de la prueba.

8. Variable 1 Alcance: En este campo, introduce el rango de celdas que contiene los valores CTR de la Campaña A. Por ejemplo, si nuestros datos están en la Columna B, escribiríamos B2:B11.

9. Variable 2 Alcance: Introduce el rango de celdas que contiene los valores CTR de la Campaña B. En nuestro ejemplo, si nuestros datos están en la columna C, escribirías C2:C11.

10. Etiquetas: Si la primera fila de tu tabla de datos contiene cabeceras de columna, marca la casilla junto a Etiquetas.

11. Haz clic en OK.

Utiliza el paquete de herramientas de análisis de datos para obtener un valor p en Excel. Imagen del autor

Realiza pruebas t y obtén el valor p en Excel. Paso 7-10. Imagen del autor

Imagen que muestra los resultados de la prueba t utilizando el paquete de herramientas de análisis de datos. Imagen del autor

Cómo hallar manualmente el valor p en Excel 

Como última opción, podríamos calcular un valor p manualmente. Hagamos una prueba Z sin utilizar la función Z.TEST(). En su lugar, utilizaremos otras funciones: STANDARDIZE() y NORMSDIST(). 

Estandariza la estadística de la prueba 

En primer lugar, utilizamos la función STANDARDIZE() para calcular la puntuación z, que representa cuántas desviaciones típicas se desvía nuestra media muestral de la media poblacional hipotética.

=STANDARDIZE(x, mean, standard_dev)

Dónde:

• x es la media muestral

• mean es la media de la población

• standard_dev es la desviación típica de la población

Calcula el valor p 

A continuación, utilizamos la función NORMSDIST() para hallar la probabilidad de observar una puntuación z tan extrema como la que has calculado o más extrema (según tu prueba, de una o dos colas).

=NORMSDIST(z-score)

Nota: Cuando utilices un enfoque manual, puede que tengas que tener en cuenta otras cosas. En este caso, tenemos que pensar si estamos realizando una prueba de una o dos colas y ajustar la función NORMSDIST() en consecuencia. Para una prueba de una cola, utilizaríamos directamente la función NORMSDIST() con tu puntuación z. Para una prueba de dos colas, duplicaríamos el resultado de la función NORMSDIST() para nuestra puntuación z, porque estamos considerando ambas colas de la distribución.

Cómo interpretar los valores P en Excel

Para interpretar los valores p, primero debemos comprender el nivel de significación (α).  El nivel de significación, denotado como alfa (α), es un umbral que define la fuerza que deben tener tus pruebas para rechazar la hipótesis nula. Normalmente, α se fija en 0,05.

Interpretar los resultados:

• Valor p ≤ alfa:Cuando el valor p sea menor o igual que alfa, rechaza la hipótesis nula. Esto sugiere que existe una diferencia o efecto estadísticamente significativo entre los grupos o variables comparados.
• Valor p > alfa:Cuando el valor p es mayor que alfa, no rechaces la hipótesis nula. No hay pruebas suficientes para concluir una diferencia o efecto significativo, lo que indica la necesidad de más datos para un análisis más concluyente.

Consideraciones importantes

Por último, consideremos algunos aspectos importantes.

Supuestos 

Tanto las pruebas t como las pruebas z suponen que nuestros datos siguen una distribución normal. Para las pruebas t, también se supone que las varianzas son iguales si estamos realizando una prueba de dos muestras.

Pruebas de una cola frente a pruebas de dos colas

En una prueba de una cola, tenemos una expectativa previa sobre la dirección de la diferencia (por ejemplo, esperaríamos que el Grupo A tuviera valores más altos que el Grupo B). La prueba de una cola busca un efecto en una dirección. Para la prueba de dos colas, nos interesa una diferencia en cualquier dirección (mayor o menor en el Grupo A en comparación con el Grupo B). Como su nombre indica, la prueba de dos colas mira en ambas direcciones. 

La elección de una prueba de una cola o de dos colas afecta a cómo interpretamos el valor p. Una prueba de una cola tiene un umbral de significación más estricto que una prueba de dos colas para el mismo valor p.

Limitaciones de Excel

Debemos saber que, aunque Excel ofrece herramientas valiosas para el análisis estadístico básico, tiene limitaciones para los análisis complejos. Puede ser necesario un software estadístico especializado para cálculos más avanzados o cuando se trate de distribuciones de datos no estándar.

Conclusión

Al comprender los valores p y su papel en la comprobación de hipótesis, podemos tomar decisiones más informadas basadas en nuestros datos utilizando Excel. Para saber más sobre Excel y sus múltiples posibilidades, consulta los cursos de DataCamp Introducción a Excel, Fundamentos de Excel y Análisis de datos en Excel.

Además, consulta estos recursos de DataCamp para profundizar en tus conocimientos de los conceptos estadísticos para el análisis de datos: 

• Introducción a la Estadística
• Probabilidad y Estadística y 
• Fundamentos de Estadística con Python.

Como nota final, en este artículo hemos mostrado cómo hallar valores p utilizando dos de las pruebas más comunes: las pruebas t y las pruebas Z; pero si aún no estás seguro de la diferencia, tenemos un tutorial más completo para ti: Prueba T vs. Z-test: Cuándo utilizar cada.

¡Nos vemos en la próxima!