Calculadora de valor p

Q: ¿Un valor p de 0,04 quiere decir que hay un 96 % de probabilidad de que mi hipótesis sea cierta?

No, y ese 96 % no sale de ningún cálculo. El 0,04 dice que, si no hubiera efecto alguno, datos tan extremos como los suyos aparecerían en cuatro de cada cien repeticiones del estudio. La probabilidad de que su hipótesis sea cierta depende también de lo plausible que fuera antes de recoger los datos, y el valor p no incluye esa información.

Q: ¿Cuándo elijo la t y cuándo la z?

Use la t cuando la desviación típica proceda de la propia muestra, que es el caso habitual, e indique los grados de libertad. La z encaja si la desviación típica es conocida o la muestra es grande: con varios cientos de grados de libertad ambas distribuciones casi coinciden y el valor p apenas se mueve.

Q: ¿Por qué con z = 1,96 no sale 0,05 justo?

Porque 1,96 es un redondeo. El valor que deja exactamente 0,05 repartido entre las dos colas es 1,959964, algo menor; al usar 1,96 se entra un poco más en la cola y el valor p baja a 0,049996. La diferencia no cambia ninguna conclusión, pero explica por qué la calculadora marca ese caso como significativo al 0,05 en vez de dejarlo justo en el borde.

Q: ¿Por qué el valor p depende de los grados de libertad?

Porque con pocas observaciones la dispersión estimada también es incierta. La t lo recoge con unas colas más gruesas: el mismo estadístico deja entonces más área fuera. Con t = 2,0 eso son 0,073 con diez grados de libertad y solo 0,048 con cien.

Q: ¿Qué valor crítico muestra la calculadora?

El de la distribución que haya elegido y para el número de colas indicado. Con la z son 1,96 a dos colas y 1,645 a una; con la t depende de los grados de libertad: 12,71 con df = 1, 2,23 con df = 10 y 1,98 con df = 100.

Q: ¿Un valor p por encima de 0,05 demuestra que no hay efecto?

No. Un valor p alto solo dice que los datos son compatibles con la hipótesis nula, y a eso también lleva una muestra demasiado pequeña. «No se ha demostrado un efecto» y «se ha demostrado que no hay efecto» son dos afirmaciones distintas; para la segunda hay que fijar de antemano qué efecto sería relevante en la práctica y comprobar que el intervalo de confianza queda entero por debajo; aun así eso solo muestra que el efecto es pequeño, no que sea cero.

PorOleh Soloninactualizado el 25 de septiembre de 2026

Resultado

p = 0,0499957. El valor queda por debajo de 0,05, pero no de 0,01.

Valor p

0,0499957

Lectura frente a los umbrales 0,05 y 0,01

por debajo de 0,05, pero no de 0,01

Valor crítico (α = 0,05, para las colas elegidas)

1,96

Cálculo

Área de la normal más allá de |1,96|, sumando las dos colas: p = 0,0499957. El valor crítico es 1,96 y el estadístico lo supera.

Lo que el valor p no dice

Es la probabilidad de ver datos así o más extremos SI la hipótesis nula es cierta, no la probabilidad de que sea falsa.

El resultado es orientativo y no sustituye a una asesoría profesional.

Convierte un estadístico z o t en su valor p, con el umbral de 0,05 puesto en su sitio.

El valor p que ve arriba responde a una sola pregunta: si la hipótesis nula fuera cierta, ¿con qué frecuencia aparecerían datos tan extremos como los suyos, o más? Introduzca el estadístico, elija entre la normal z y la t de Student, indique los grados de libertad cuando use la t y diga si el contraste es de una o de dos colas. La calculadora devuelve el valor p, lo compara con 0,05 y con 0,01 y muestra el valor crítico de la distribución elegida —la normal para z, la t de Student con sus grados de libertad para t— según las colas indicadas.

Lo que casi nadie espera: con z = 1,96 y dos colas el valor p no es 0,05 exacto, sino 0,049996, algo por debajo del umbral. El 1,96 de las tablas es un redondeo de 1,959964, y el umbral es otro número distinto. Además, la t no se lee aquí de ninguna tabla: se calcula con la función beta incompleta, así que los grados de libertad pueden ser 7, 43 o 1.200 sin buscar la fila más cercana ni interpolar a ojo.

Cómo usar la calculadora

Escriba el estadístico que ya le ha dado su contraste, el valor z o t, con su signo.
Elija la distribución: z si la dispersión de la población es conocida o la muestra es grande; si no, t con sus grados de libertad.
Fije el número de colas, y hágalo antes de mirar los datos, no después.

El mismo valor t con cinco tamaños de muestra

Una t de 2,0 no dice nada por sí sola. Con cien grados de libertad el valor p es 0,048 y queda justo por debajo del umbral; con diez es 0,073 y se queda claramente por encima — la misma cifra y dos conclusiones opuestas.

El valor crítico lo deja a la vista. Con df = 1 el estadístico tendría que llegar a 12,71; con df = 10, a 2,23; con df = 100, solo a 1,98. Ahí es donde el 1,96 de la normal empieza a ser un atajo razonable: en muestras pequeñas declara significativos resultados que no lo son.

Todas las filas salen de la calculadora de esta página. Para comparar, con la normal un z de 2,0 da un valor p de 0,0455 y el crítico está en 1,96, más o menos como la fila de cien grados de libertad.
Grados de libertad	p con t = 2,0 (dos colas)	Valor crítico	Lectura
1	0,2952	12,71	lejísimos del umbral
5	0,1019	2,57	por encima de 0,05
10	0,0734	2,23	por encima de 0,05
30	0,0546	2,04	justo por encima de 0,05
100	0,0482	1,98	justo por debajo de 0,05

El valor p no dice que su hipótesis sea falsa

Este es el error que más caro sale. El valor p no mide la probabilidad de que la hipótesis nula sea falsa, ni la probabilidad de que su hipótesis alternativa sea cierta. Mide otra cosa: suponiendo que la nula sea cierta, con qué frecuencia un muestreo repetido produciría un estadístico tan alejado como el suyo o más. La condición va delante, no detrás. Un p de 0,03 no significa «hay un 3 % de probabilidad de que me equivoque»; significa que, en un mundo sin efecto alguno, resultados como el observado aparecerían tres veces de cada cien.

La confusión está tan extendida que en 2016 la American Statistical Association —la asociación estadounidense de estadística— publicó una declaración dedicada exclusivamente a los valores p, algo insólito en una sociedad científica. Sus principios recuerdan que el valor p no mide la probabilidad de que la hipótesis estudiada sea cierta, ni el tamaño de un efecto, ni la importancia de un hallazgo. Si quiere saber qué tamaño tiene el efecto, mire la estimación y su intervalo de confianza; el valor p solo indica si el ruido bastaría para explicar lo observado.

El 0,05 es un acuerdo, no una ley de la naturaleza

Ronald Fisher propuso el 0,05 como un límite cómodo para el trabajo diario, no como una frontera entre lo verdadero y lo falso. Nada en las matemáticas cambia al cruzarlo. Un p de 0,049 y otro de 0,051 describen conjuntos de datos prácticamente iguales; tratarlos como «hay resultado» y «no hay resultado» convierte dos milésimas en una decisión editorial. Si su trabajo necesita un umbral, elíjalo y déjelo escrito antes de mirar los datos, y publique después el valor p exacto en lugar de un «p < 0,05» que esconde si fue 0,049 o 0,004.

La calculadora señala 0,05 y 0,01 porque son los umbrales que el lector espera encontrar, pero muestra siempre la cifra completa, por la misma razón por la que el Manual electrónico de métodos estadísticos NIST/SEMATECH expone el valor p junto al valor crítico y no solo el veredicto. Hay además una trampa con las colas: al pasar de dos colas a una, el valor p se divide entre dos si el estadístico cae del lado de la alternativa elegida, de modo que un resultado que no llegaba al umbral lo cruza con solo cambiar la casilla. Esa elección la fija la hipótesis antes del análisis; hacerla después es maquillar el resultado.

Grados de libertad, valor crítico y el redondeo del 1,96

Con la t de Student los grados de libertad no son un adorno. Con pocas observaciones las colas de la distribución son más gruesas que las de la normal, y el mismo estadístico deja un valor p mayor. El valor crítico lo enseña de un vistazo: para dos colas y 0,05 la normal se conforma con 1,96, mientras que con diez grados de libertad hace falta llegar a 2,228. Quien aplique el 1,96 a una muestra pequeña declarará significativos resultados que no lo son, y el error no aparecerá por ninguna parte del informe.

El campo del valor crítico corresponde a la misma distribución con la que se calcula: con la z son 1,959964 a dos colas y 1,644854 a una, y con la t sale de la propia distribución según los grados de libertad. A dos colas vale 12,71 con df = 1, 2,57 con df = 5, 2,23 con df = 10, 2,04 con df = 30 y 1,98 con df = 100: solo a partir de ahí la normal es un atajo aceptable. El valor p se obtiene igualmente con la distribución elegida, mediante la función beta incompleta, y es la cifra sobre la que conviene decidir.

Fuentes

Cifras vigentes en 2026. Los resultados son orientativos y no sustituyen el asesoramiento profesional.

Preguntas frecuentes

¿Un valor p de 0,04 quiere decir que hay un 96 % de probabilidad de que mi hipótesis sea cierta?

No, y ese 96 % no sale de ningún cálculo. El 0,04 dice que, si no hubiera efecto alguno, datos tan extremos como los suyos aparecerían en cuatro de cada cien repeticiones del estudio. La probabilidad de que su hipótesis sea cierta depende también de lo plausible que fuera antes de recoger los datos, y el valor p no incluye esa información.

¿Cuándo elijo la t y cuándo la z?

Use la t cuando la desviación típica proceda de la propia muestra, que es el caso habitual, e indique los grados de libertad. La z encaja si la desviación típica es conocida o la muestra es grande: con varios cientos de grados de libertad ambas distribuciones casi coinciden y el valor p apenas se mueve.

¿Por qué con z = 1,96 no sale 0,05 justo?

Porque 1,96 es un redondeo. El valor que deja exactamente 0,05 repartido entre las dos colas es 1,959964, algo menor; al usar 1,96 se entra un poco más en la cola y el valor p baja a 0,049996. La diferencia no cambia ninguna conclusión, pero explica por qué la calculadora marca ese caso como significativo al 0,05 en vez de dejarlo justo en el borde.

¿Por qué el valor p depende de los grados de libertad?

Porque con pocas observaciones la dispersión estimada también es incierta. La t lo recoge con unas colas más gruesas: el mismo estadístico deja entonces más área fuera. Con t = 2,0 eso son 0,073 con diez grados de libertad y solo 0,048 con cien.

¿Qué valor crítico muestra la calculadora?

El de la distribución que haya elegido y para el número de colas indicado. Con la z son 1,96 a dos colas y 1,645 a una; con la t depende de los grados de libertad: 12,71 con df = 1, 2,23 con df = 10 y 1,98 con df = 100.

¿Un valor p por encima de 0,05 demuestra que no hay efecto?

No. Un valor p alto solo dice que los datos son compatibles con la hipótesis nula, y a eso también lleva una muestra demasiado pequeña. «No se ha demostrado un efecto» y «se ha demostrado que no hay efecto» son dos afirmaciones distintas; para la segunda hay que fijar de antemano qué efecto sería relevante en la práctica y comprobar que el intervalo de confianza queda entero por debajo; aun así eso solo muestra que el efecto es pequeño, no que sea cero.

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