Kaj je vrednost P

Hipotezni testi ali preizkus pomembnosti vključujejo izračun števila, znanega kot p-vrednost. Ta številka je zelo pomembna za zaključek našega testa. P-vrednosti so povezane s testno statistiko in nam omogočajo merjenje dokazov proti ničelni hipotezi.

Vsi preizkusi statističnega pomena se začnejo z a nična in alternativna hipoteza. Ničelna hipoteza je izjava o brez učinka ali izjava o splošno sprejetem stanju. Nadomestna hipoteza je tisto, kar poskušamo dokazati. Delovna predpostavka v testu hipoteze je, da je ničelna hipoteza resnična.

Domnevali bomo, da so izpolnjeni pogoji za določen test, s katerim delamo. A preprost naključni vzorec nam daje vzorčne podatke. Iz teh podatkov lahko izračunamo testno statistiko. Statistika preskusov se močno razlikuje glede na parametre, ki se nanašajo na naš preizkus hipoteze. Nekatere skupne statistične ocene vključujejo:

• z - statistika za preiskave hipotez v zvezi s populacijo pomeni, ko poznamo standardni odklon populacije.
instagram viewer
• t - statistika za preiskave hipotez v zvezi s populacijo pomeni, kadar populacijskega standardnega odmika ne poznamo.
• t - statistika za preiskave hipotez glede razlike dveh neodvisnih populacij pomeni, kadar ne poznamo standardnega odstopanja nobene od obeh populacij.
• z - statistika za preiskave hipotez v zvezi s populacijskim deležem.
• Chi-kvadrat - statistika za preskuse hipotez glede razlike med pričakovanim in dejanskim štetjem kategoričnih podatkov.

Statistični podatki o testih so koristni, vendar je lahko bolj koristno, če se tem statistikam dodeli p-vrednost. P-vrednost je verjetnost, da če bi bila ničelna hipoteza resnična, bi statistiko opazovali vsaj tako skrajno, kot je opazovala. Za izračun p-vrednosti uporabimo ustrezno programsko ali statistično tabelo, ki ustreza naši testni statistiki.

Na primer, uporabili bi a standardna normalna porazdelitev pri izračunu a z testna statistika. Vrednosti z z velikimi absolutnimi vrednostmi (kot so tiste nad 2,5) niso zelo pogoste in bi dale majhno p-vrednost. Vrednosti z ki so bližje ničli, so pogostejše in bi dale veliko večje p-vrednosti.

Kot smo ugotovili, je p-vrednost verjetnost. To pomeni, da je resnično število od 0 in 1. Medtem ko je testna statistika en način za merjenje, kako ekstremna je statistika za določen vzorec, so p-vrednosti še en način merjenja tega.

Ko dobimo statistično določen vzorec, je vprašanje, ki bi ga morali vedno, biti: »Ali je ta vzorec naključen sam z resnično nično hipotezo ali je ničelna hipoteza napačna? " Če je naša p-vrednost majhna, bi to lahko pomenilo eno od dveh stvari:

1. Ničelna hipoteza je resnična, vendar smo imeli le srečo pri pridobivanju opazovanega vzorca.
2. Naš vzorec je takšen, kot je posledica dejstva, da je nična hipoteza napačna.

Na splošno je manjša p-vrednost, več dokazov, ki jih imamo proti svoji ničelni hipotezi.

Kako majhno vrednost p potrebujemo za to zavrne ničelno hipotezo? Odgovor na to je: "To je odvisno." Običajno pravilo je, da mora biti vrednost p manjša ali enaka 0,05, vendar o tej vrednosti ni ničesar univerzalnega.

Preden opravimo test hipoteze, običajno izberemo mejno vrednost. Če imamo katero koli p-vrednost, ki je manjša ali enaka temu pragu, zavračamo ničelno hipotezo. V nasprotnem primeru nične zavrniti ničelno hipotezo. Ta prag se imenuje stopnja pomembnosti našega testa hipotez in ga označujemo z grško črko alfa. Ni ga vrednost alfa ki vedno določa statistični pomen.