Aplicación Práctica y Interpretación de Resultados
El valor p te dice qué tan probable es obtener tus resultados si la hipótesis nula fuera cierta. Es como preguntarte: "¿qué tan raro es lo que observé?" Si el valor p es menor que α, tenés evidencia suficiente para rechazar H₀.
Cuando algo es "estadísticamente significativo", significa que la diferencia que observaste probablemente no se debe al azar. En términos prácticos, rechazás H₀ y aceptás que hay evidencia a favor de Ha. Si no es significativo, no tenés evidencia suficiente para rechazar H₀.
Veamos un ejemplo real: una aerolínea necesita que sus vuelos tengan al menos 60% de ocupación para ser rentables. Con 120 vuelos mostrando 58% promedio y desviación de 11%, la pregunta es: ¿este vuelo es rentable? La hipótesis nula sería H₀: μ ≥ 60% y la alternativa Ha: μ < 60%.
💡 Consejo práctico: Siempre definí claramente tus hipótesis antes de hacer cálculos. La hipótesis alternativa determina si necesitás una prueba de una o dos colas.
El error estándar te ayuda a entender qué tan precisa es tu estimación. Se calcula como s/√n, y mientras más grande sea tu muestra, más pequeño será este error, haciendo tus conclusiones más confiables.