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Valor p / prueba con resultado finito (limitado)
#1
Hola chicos, 

Mi novio está escribiendo su tesis de licenciatura en ciencias animales (estoy haciendo mi tesis de doctorado pero en diferentes campos de la ciencia - ingeniería eléctrica).

Hizo un experimento en el que probó 17 cachorros (total de 3 camadas (diferentes razas) para definir el tipo de carácter de cada uno. La prueba se conoce como "Prueba de Aptitud para Cachorros de Volhard" (http://www.volhard.com/pages/pat.php).

Para ser corto hay 10 situaciones diferentes y el árbitro debe decidir cómo reacciona el perro a cada una de ellas, las puntuaciones varían de 1 a 6.

El objetivo de este trabajo es averiguar si los tipos de carácter varían en una misma camada (hermanos y hermanas) al igual que varían entre cachorros totalmente independientes.

El ya calculó algunos datos estadísticos como promedios en camada, desviación estándar (std), std en camada (tabla 1).

Para definir la relación entre el resultado del test de cachorros ha calculado los coeficientes de correlación entre cachorros iguales y diferentes (cuadro 2-5).
Ha decidido contar la correlación coef. 0,7 (dependencia positiva fuerte) y calcular porcentajes entre cachorros en camadas y porcentajes entre cachorros no emparentados.

Algunos profesores (definitivamente no matemáticos) durante la consulta pidieron valor de importancia (lo que se conoce como p-valor). No estoy seguro, pero según tengo entendido, el enfoque sugerido eliminaría valores extremadamente altos y bajos (overliers) de los datos. En esta prueba en particular es importante tener todos los valores de 1 a 6.

Pregunta
Mi pregunta es: ¿debería aplicarse un enfoque significativo? ¿Es beneficioso en casos particulares? Si no, ¿qué respuesta debe darse al profesor?

Gracias por su tiempo, cualquier comentario, opinión o sugerencia son bienvenidos.
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