En JMP, un valor p entre 0,01 y 0,05 se colorea de rojo; menos de .01 es naranja; mayor que .05 es negro.La codificación por colores puede ser útil cuando analiza varios efectos diferentes a la vez y desea buscar en los informes señales visuales de importancia estadística.
Los valores P nos ayudan a hacer inferencias sobre las poblaciones de la muestra que analizamos. Se relacionan con la hipótesis nula, que es que no hay efecto en la población de la que se tomó una muestra.
En términos simples, un valor p bajo sugiere que la hipótesis nula es incorrecta y que realmente hay un efecto en la población.
Por ejemplo, una muestra de 50 individuos podría mostrar una correlación entre dos variables. La hipótesis nula establece que existe no correlación que existe en toda la población, pero una valor p bajo porque la correlación sugiere que la hipótesis nula es incorrecta (es decir, realmente existe una correlación en la población). Pensando en pags representando probabilidad, se podría pensar en un valor p bajo como indicador de que el resultado que vemos en nuestra muestra sería baja probabilidad si no hubiera realmente un efecto en la población.
Los estadísticos suelen considerar un valor p ≤ 0,05 estadísticamente significativo. En algunos casos, las personas buscan valores p <.01.
Ross Metusalem @Ross_Metusalem explica:
