Mis on P-väärtus

Hüpoteesitestid või olulisuse test hõlmavad p-väärtusena tuntud arvu arvutamist. See arv on meie testi järelduste tegemisel väga oluline. P-väärtused on seotud testi statistikaga ja annavad meile tõendite mõõtmise nullhüpoteesi põhjal.

Statistiliselt olulised testid algavad tähega a null ja alternatiivne hüpotees. Nullhüpotees on avaldus, et mõju puudub või avaldus üldtunnustatud asjade seisu kohta. Alternatiivset hüpoteesi püüame tõestada. Hüpoteesitesti eeldus on, et nullhüpotees on tõene.

Eeldame, et konkreetse testiga, millega me töötame, on tingimused täidetud. A lihtne juhuslik valim annab meile prooviandmeid. Nende andmete põhjal saame arvutada testi statistika. Testi statistika varieerub sõltuvalt sellest, milliseid parameetreid meie hüpoteesi test puudutab. Mõned levinumad testistatistikad hõlmavad järgmist:

• z - populatsiooni keskmise hüpoteesikatsete statistika, kui me teame populatsiooni standardhälvet.
• t - populatsiooni keskmise hüpoteesitesti statistika, kui me ei tea populatsiooni standardhälvet.
instagram viewer
• t - hüpoteesikatsete statistika, mis käsitlevad kahe sõltumatu populatsiooni keskmise erinevust, kui me ei tea kummagi populatsiooni standardhälvet.
• z - populatsiooni osakaalu hüpoteesikatsete statistika.
• Chi-ruut - statistika kategooriliste andmete eeldatava ja tegeliku arvu erinevuse hüpoteesikatsete jaoks.

Testistatistikast on abi, kuid sellest statistikast p-väärtuse määramisel võib abi olla. P-väärtus on tõenäosus, et kui nullhüpotees vastab tõele, jälgime statistikat, mis on vähemalt sama äärmuslik kui vaadeldud. P-väärtuse arvutamiseks kasutame sobivat tarkvara või statistikatabelit, mis vastab meie testistatistikale.

Näiteks kasutaksime a tavaline normaaljaotus a arvutamisel z testi statistika. Väärtused z suurte absoluutväärtustega (näiteks üle 2,5) pole eriti levinud ja annaks väikese p-väärtuse. Väärtused z mis on nullilähedasemad, on tavalisemad ja annaksid palju suuremad p-väärtused.

Nagu oleme märkinud, on p-väärtus tõenäosus. See tähendab, et see on reaalarv vahemikus 0 ja 1. Kui testistatistika on üks viis mõõta, kui äärmuslik on statistika konkreetse valimi kohta, on p-väärtused veel üks viis selle mõõtmiseks.

Statistilise etteantud valimi saamisel peaks alati olema küsimus: „Kas see valim on juhuslik? üksi tõelise nullhüpoteesiga või on nullhüpotees vale? ” Kui meie p-väärtus on väike, võib see tähendada ühte kahest asjad:

1. Nullhüpotees on tõene, kuid meil oli oma vaatlusaluse proovi saamisel lihtsalt väga õnne.
2. Meie valim on nii, nagu see tuleneb asjaolust, et nullhüpotees on vale.

Üldiselt, mida väiksem on p-väärtus, seda rohkem on tõendeid meie nullhüpoteesi vastu.

Kui väikest p-väärtust me selleks vajame lükake nullhüpotees tagasi? Vastus sellele on: "See sõltub." Üldine rusikareegel on, et p-väärtus peab olema väiksem või võrdne 0,05, kuid selles väärtuses pole midagi universaalset.

Tavaliselt valime enne hüpoteesitesti tegemist läviväärtuse. Kui meil on mõni p-väärtus, mis on sellest künnisest väiksem või sellega võrdne, lükkame nullhüpoteesi tagasi. Muidu ei lükka me nullhüpoteesi tagasi. Seda künnist nimetatakse meie hüpoteesitesti olulisuse tasemele ja seda tähistatakse kreeka tähega. Seal ei ole alfa väärtus mis määratleb alati statistilise olulisuse.