El nivel de significación es un concepto fundamental en la estadística y la investigación científica. Se refiere a la probabilidad de obtener resultados estadísticamente significativos o no al realizar un análisis o experimento. En otras palabras, el nivel de significación nos ayuda a determinar si los resultados obtenidos son producto del azar o si realmente existe una relación causal entre las variables estudiadas. En este artículo exploraremos en detalle qué es el nivel de significación y cómo se utiliza en diferentes contextos científicos.

Nivel de significación y nivel de confianza: su relación

Seguramente todos hemos escuchado en alguna ocasión a alguien preguntar qué valor debemos asignar al nivel de significación o con qué nivel de confianza calculamos el intervalo, matemáticamente (1-alpha). La respuesta suele ser siempre 1%, 5% o 10% para el nivel de significación, y 99%, 95% y 90% para el nivel de confianza.

El nivel de significación es una medida utilizada en estadística para determinar la probabilidad de que un resultado sea debido al azar. Se expresa como un valor porcentual, generalmente 1%, 5% o 10%, conocidos como niveles de significación (alpha). Estos valores representan el umbral a partir del cual se considera que los resultados son estadísticamente significativos.

Por otro lado, el intervalo de confianza es una medida complementaria al nivel de significación. Se representa mediante valores porcentuales inversos a los del nivel de significación, como 99%, 95% o 90%. Estos valores representan la probabilidad de que un intervalo contenga el verdadero valor poblacional.

Los intervalos de confianza y los niveles de significación son dos conceptos que se complementan mutuamente. Ambos están relacionados con el área bajo la curva de una función de densidad.

Nivel de significación e intervalo de confianza se complementan

Es bien sabido que el área bajo la curva de una función de densidad es igual a 1. Matemáticamente, podemos resolver esta integral para obtener dicho resultado.

El concepto de nivel de significación: una representación clave

En este caso, se ha utilizado la distribución t de Student con 16 grados de libertad para determinar las áreas correspondientes a los niveles de significación. Los porcentajes (2,5%, 2,5% y 95%) representan el área bajo la función de densidad. Dado que esta distribución tiene dos colas, el nivel de significación se divide en dos partes iguales: 2,5% + 2,5% = 5%. El valor crítico para esta distribución con 16 grados de libertad y un nivel de significación del 5% es igual a 2,11991 en cada cola.

La función de densidad de una distribución t de Student con 16 grados de libertad describe la probabilidad de obtener diferentes valores en una muestra cuando se desconoce la desviación estándar poblacional. Esta distribución es utilizada en estadística para realizar pruebas y estimaciones cuando el tamaño muestral es pequeño o la varianza poblacional no es conocida. En Perú, esta herramienta resulta útil para analizar datos y tomar decisiones basadas en evidencia estadística sólida.

¿Cómo calcular el nivel de significancia?

El nivel de significación es una medida que se utiliza para determinar si un resultado obtenido en un estudio o experimento es estadísticamente significativo. Para calcularlo, se realiza una operación matemática que implica restar la media de distribución del punto a analizar y luego dividirlo por la desviación estándar. Esta fórmula nos permite cuantificar qué tan alejado está nuestro resultado de lo esperado bajo ciertas condiciones.

Es importante destacar que el concepto de nivel de significación está relacionado con la distribución normal, también conocida como campana de Gauss. Esta distribución tiene como objetivo ayudarnos a comprender qué tan probable es obtener un determinado resultado al azar. En otras palabras, nos permite evaluar si el resultado observado en nuestro estudio puede ser atribuido al azar o si hay evidencia suficiente para afirmar que existe una relación real entre las variables estudiadas.

Universales

Los niveles de significación son llamados universales debido a que se conocen y utilizan en todos los análisis estadísticos. Es raro encontrar un nivel de significación del 20% o 35%, a menos que sea una condición específica del contraste.

Es cierto que los niveles de significación del 1% y 5% son más comunes que el nivel del 10%, pero esto se debe a razones de precisión. Es preferible obtener un resultado significativo solo una vez cada cien intentos (1/100 = 0,01 = 1%) o cinco veces cada cien intentos (5/100 = 0,05 = 5%), en lugar de diez veces cada cien intentos (10/100 = 0,1 = 10%), ¿no es así?

Además, los niveles de significación son conocidos como percentiles, como el percentil 1% o el percentil 5%. Estos términos son ampliamente utilizados en Perú para calcular la métrica del valor en riesgo (VaR).

¿Qué significa el nivel de significancia en investigación?

El nivel de significación estadística es una forma de evaluar la confiabilidad de los resultados obtenidos en un análisis. Nos ayuda a determinar si los datos que estamos recopilando son simplemente producto del azar o si realmente existe una razón detrás de ellos, junto con las variables que pueden estar influyendo en esos resultados.

En otras palabras, cuando realizamos un estudio o experimento, queremos asegurarnos de que los hallazgos no sean meras coincidencias fortuitas. El nivel de significación nos permite medir cuán probable es que los resultados observados se deban únicamente al azar. Si el nivel de significación es bajo (por ejemplo, 0.05), significa que hay una baja probabilidad (menor al 5%) de obtener esos resultados solo por casualidad.

Esta medida es fundamental para tomar decisiones basadas en evidencia científica y evitar conclusiones erróneas. Al establecer un nivel específico de significancia antes del análisis, podemos determinar si nuestros datos respaldan nuestras hipótesis o teorías con suficiente certeza como para considerarlos válidos y generalizables a la población estudiada.

Arbitrarios y no arbitrarios

Existen dos tipos de niveles de significación: arbitrarios y no arbitrarios. Los niveles arbitrarios son aquellos que elegimos antes de conocer las características del experimento, es decir, antes de calcular el estadístico de contraste. Por otro lado, los niveles no arbitrarios se obtienen a partir del resultado del experimento, específicamente a través del valor-p, el cual depende del valor que tome el estadístico de contraste. Ambos tipos están influenciados por la distribución que siguen los datos utilizados en el estudio.

El significado de 0.05 en estadística

Por ejemplo, un nivel de significación de 0,05 indica un riesgo del 5% de concluir que existe una diferencia entre los resultados del estudio y la hipótesis nula cuando en realidad no hay ninguna diferencia.

Nivel de significancia del 90%

Relación entre nivel de significación y nivel de confianza La respuesta acostumbra a ser siempre 1%, 5% o 10% para el alpha o 99%, 95% y 90% para el nivel de confianza. Es importante tener claro lo siguiente: 1%, 5%, 10% = alpha =&gt, Niveles de significación. 99%, 95%, 90% = (1-alpha) =&gt, Intervalo de confianza.

Valentina Sotomayor