Valor p desde estadístico F
Un F de 4 con 5 y 10 grados de libertad tiene un valor p de cola superior algo por debajo del 3 %, así que es significativo al 5 %. Escriba F y sus dos grados de libertad; no hace falta ninguna tabla impresa. Gratis en su navegador.
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Ejemplo resuelto
- F
- 4
- Df1
- 5
- Df2
- 10
- Valor P
- 0,0296752952
- Cola
- upper
La distribución F es la ley de referencia de muchas pruebas de cociente de varianzas: ANOVA de un factor, pruebas F globales de regresión, igualdad de dos varianzas muestrales y comparaciones de modelos anidados. Cuando usted ya dispone de un estadístico F observado y de sus grados de libertad del numerador y del denominador, la pregunta práctica es casi siempre la misma: ¿cuán extremo es este cociente bajo la hipótesis nula? El valor p de cola superior responde con un solo número entre cero y uno. Esta calculadora acepta únicamente la tripleta clásica —F, df1 y df2— y devuelve P(F mayor que el valor observado) mediante la identidad de la beta incompleta regularizada, sin tablas que consultar ni macros de hoja de cálculo. Se rechazan los grados de libertad menores que uno, porque quedan fuera de la familia F habitual de libros y software.
Qué significa el valor p de cola superior de F
Bajo una hipótesis nula en la que dos varianzas chi-cuadrado independientes comparten la misma escala, el cociente de sus cuadrados medios sigue una ley F con grados de libertad del numerador iguales a los del primer chi-cuadrado y del denominador iguales a los del segundo.
Valores F observados grandes indican que el cuadrado medio del numerador es mucho mayor que el del denominador, que es precisamente la dirección que importan la mayoría de las pruebas clásicas: varianza entre grupos mayor que la residual, modelo de regresión mayor que el residual, o varianza de la primera muestra mayor que la de la segunda. El valor p de cola superior es la probabilidad, bajo esa distribución F nula, de obtener un F al menos tan grande como el observado.
Un valor p pequeño es evidencia en contra de la nula en ese sentido unilateral; uno grande indica que el cociente es ordinario para esos grados de libertad. Se admiten grados de libertad continuos cuando son al menos uno; los df fraccionarios aparecen en algunas aproximaciones de Satterthwaite y Kenward–Roger, y la representación beta incompleta los trata igual que los enteros.
Dónde aporta valor una calculadora de valor p desde F
Los cursos introductorios de estadística y de diseño experimental proponen incontables ejercicios de ANOVA y de F de regresión: los estudiantes calculan a mano el cociente de cuadrados medios y luego necesitan una probabilidad de cola superior fiable sin hojear tablas F impresas que solo listan unos pocos valores críticos. Los investigadores aplicados que comparan dos varianzas residuales, o que leen un F de una tabla ANOVA publicada sin valor p, pueden recuperar el nivel de significación solo a partir del estadístico y los grados de libertad reportados.
Ingenieros de calidad y analistas de proceso que ya tienen un F de un estudio de galgas o de un modelo de componentes de varianza anidados pueden mapearlo a un valor p para informes sin abrir software de escritorio. Si más adelante necesita pruebas por pares Tukey HSD tras un ANOVA, una matriz de diseño multifactorial completa o un valor p de bondad de ajuste chi-cuadrado, trátelos como intenciones de búsqueda y landings separadas en lugar de sobrecargar esta página de F a valor p.
Qué puede hacer con ella
Comprobación de deberes de ANOVA y F de regresión
Introduzca el F observado con los df del numerador y del denominador de un ANOVA de un factor o de una tabla de regresión global para obtener el valor p de cola superior en informes y autoevaluadores.
Recuperar la significación de una tabla F publicada
Cuando un artículo reporta F y grados de libertad pero omite el valor p, vuelva a calcular la probabilidad de cola superior para notas meta e informes secundarios.
Pruebas F de dos varianzas en el laboratorio
Convierta un cociente de varianzas muestrales con df conocidos en P(F > f) para comprobaciones de igualdad de varianzas sin tablas de valores críticos impresas.
Preguntas frecuentes
¿Qué valor p devuelve esta calculadora?
La probabilidad de cola superior P(F > f) bajo la distribución F con los grados de libertad del numerador y del denominador indicados, calculada mediante la función beta incompleta regularizada.
¿Qué ocurre si un grado de libertad es menor que uno?
Esta capacidad exige df1 ≥ 1 y df2 ≥ 1; los valores fraccionarios solo se admiten cuando siguen siendo al menos uno.
¿Ejecuta esta herramienta un ANOVA sobre mis datos en bruto?
No. Usted aporta un estadístico F ya calculado y sus grados de libertad. Para construir la tabla ANOVA completa a partir de observaciones, use un flujo dedicado de ANOVA o de regresión.
¿Cuánto cuesta la calculadora de valor p desde el estadístico F?
La herramienta del navegador es gratuita y se ejecuta en local.
¿Pueden los grados de libertad tener decimales?
Sí, siempre que cada uno sea al menos uno. Los grados de libertad fraccionarios aparecen en aproximaciones como las de Satterthwaite o Kenward-Roger y se tratan igual que los enteros.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"f":4,"df1":5,"df2":10}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"f": 4,
"df1": 5,
"df2": 10
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"f": 4,
"df1": 5,
"df2": 10
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"f":4,"df1":5,"df2":10}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"f":4,"df1":5,"df2":10}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/p-value-f", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"f": 4,
"df1": 5,
"df2": 10
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.p_value_f",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
Notas técnicas
La ruta gratuita del navegador y la API de pago comparten un único módulo puro y determinista, de modo que las comprobaciones de deberes, los informes de laboratorio y los scripts de producción no discrepan con las mismas entradas.
Qué significa el valor p de cola superior de F
Este endpoint no estima F a partir de datos en bruto, no ejecuta ANOVA multifactorial y no corrige comparaciones múltiples: solo convierte un F ya calculado y sus grados de libertad en una probabilidad de cola superior precisa. Ese contrato de un solo propósito mantiene la petición pequeña, la aritmética en tiempo constante y la forma JSON estable para widgets, autoevaluadores y edge workers.
Contrato de entrada, campos de respuesta y errores
Se rechaza un F negativo porque un estadístico F es un cociente de cuadrados medios y no puede ser negativo en el soporte clásico. Si cualquiera de los grados de libertad es menor que uno, el manejador rechaza la llamada con un mensaje claro de que no se permiten grados de libertad por debajo de uno: es la regla de producto de esta capacidad. Comprobaciones clásicas: F igual a cuatro con cinco y diez grados de libertad, que da un valor p pequeño cerca del tres por ciento; y F igual a uno con uno y uno grados de libertad, que da un medio. Envíe por POST un objeto JSON con tres números finitos. El estadístico observado es obligatorio como f, o como uno de los alias f_stat, f_statistic o statistic; envíe solo uno de esos nombres. Los grados de libertad del numerador son obligatorios como df1, con alias aceptados df_num, df_numerator y numerator_df. Los del denominador son obligatorios como df2, con alias df_den, df_denominator y denominator_df. Cada campo puede llegar como número JSON o como cadena numérica; los campos ausentes, las cadenas vacías, NaN e Infinity fallan con invalid_input señalando el problema y no se facturan. En caso de éxito, el cuerpo repite f, df1 y df2 limpios, devuelve p_value como la probabilidad de cola superior redondeada para goldens estables entre runtimes, fija tail en la cadena upper e incluye la cadena de fórmula que documenta la identidad beta incompleta usada internamente. Combine el formulario gratuito del navegador para deberes y demos con el mismo contrato API cuando necesite comprobaciones por script en plugins LMS o cuadernos. Las llamadas API correctas cuestan la base publicada de $0.002 por ítem; los fallos de validación no consumen saldo prepago.
Dónde aporta valor una calculadora de valor p desde F
Un oráculo determinista que devuelve JSON limpio acelera la corrección, las demos y la autoevaluación sin un paquete estadístico completo. Como la implementación es parse puro de nivel A, cada llamada correcta cuesta el precio base publicado $0.002 sin tokens de modelo ni red saliente, y la validación fallida no consume saldo.
Preguntas técnicas
¿Qué campos debo enviar?
Envíe números finitos para f (o f_stat / f_statistic / statistic), df1 (o df_num / df_numerator / numerator_df) y df2 (o df_den / df_denominator / denominator_df). Proporcione un solo nombre por cantidad.