El p-valor es un número que mide la significancia estadística de los resultados de los estudios científicos y a menudo se interpreta incorrectamente. Este número no mide directamente si una hipótesis es correcta o no, sino que indica la probabilidad de que la diferencia observada sea aleatoria si no hay ninguna diferencia real. Cuando el p-valor es menor de 0.05, los resultados suelen considerarse 'estadísticamente significativos', pero este umbral es solo una regla convencional y no un indicador de validez científica.
El p-valor solo muestra la probabilidad de que la diferencia observada sea aleatoria si la hipótesis no es correcta. Esto no significa que un estudio con un p-valor de 0.06 tenga una probabilidad del 6% de que los resultados sean aleatorios. Además, un p-valor menor de 0.05 no significa que los resultados sean importantes; solo indica que la probabilidad de que sean aleatorios es baja. El p-valor también se ve afectado por factores como el tamaño del estudio y la variación.
El p-valor juega un papel importante en la interpretación de los resultados de los estudios científicos, pero no es una medida suficiente por sí solo. Al usar el p-valor como parte de las pruebas de hipótesis, también es necesario considerar la relevancia práctica y el impacto de los resultados.