Шта је П-вредност

Тестови хипотезе или тест значајности укључују израчун броја познатог као п-вредност. Овај број је веома важан за закључак нашег теста. П-вредности су повезане са статистиком теста и дају нам мерење доказа против нулте хипотезе.

Сви тестови од статистичког значаја почињу с нулта и алтернативна хипотеза. Нулта хипотеза је изјава без учинка или изјава о општеприхваћеном стању ствари. Алтернативна хипотеза је оно што покушавамо да докажемо. Радна претпоставка у тесту хипотезе је да је нулта хипотеза тачна.

Претпостављаћемо да су испуњени услови за одређени тест са којим радимо. А једноставан случајни узорак даје нам узорке података. На основу ових података можемо израчунати статистику теста. Статистика теста увелико варира у зависности од параметара који се тичу теста хипотезе. Неке уобичајене статистичке статистике укључују:

• з - статистика тестова хипотеза која се односи на популацију значи када знамо стандардну девијацију становништва.
• т - статистика тестова хипотеза која се односи на популацију значи када не знамо стандардну девијацију становништва.
  instagram viewer
• т - статистика за тестове хипотеза о разлици две независне популације значи када не знамо стандардно одступање било које од две популације.
• з - статистика за тестове хипотеза који се тичу пропорције становништва
• Цхи-квадрат - статистика за тестове хипотеза о разлици између очекиваног и стварног броја категоријских података.

Статистика теста је корисна, али може бити корисније доделити п-вредност овим статистикама. П-вредност је вероватноћа да бисмо, ако је нулта хипотеза била истинита, проматрали статистику барем толико екстремну као што је била опажена. Да бисмо израчунали п-вредност, користимо одговарајући софтвер или статистичку табелу која одговара нашој тестној статистици.

На пример, користили бисмо а стандардна нормална дистрибуција при рачунању а з тест статистика. Вредности з са великим апсолутним вредностима (попут оних преко 2,5) нису баш честе и дале би малу п-вредност. Вредности з које су ближе нули су чешће и дале би много веће п-вредности.

Као што смо приметили, п-вредност је вероватноћа. То значи да је стварни број од 0 и 1. Иако је тест статистика један од начина за мерење колико је екстремна статистика за одређени узорак, п-вредности су други начин за мерење овог.

Кад добијемо статистички дат узорак, питање које би увек требало да буде је: “Да ли је овај узорак случајно сам са истинитом ништавном хипотезом или је нулта хипотеза лажна? " Ако је наша п-вредност мала, онда то може значити једну од две ствари:

1. Нулта хипотеза је тачна, али имали смо само велику срећу у добијању посматраног узорка.
2. Наш узорак је начин на који је резултат чињенице да је нулта хипотеза лажна.

Опћенито, што је мања п-вриједност, то више доказа имамо против наше ништавне хипотезе.

Колико је мала п-вредност потребна за то одбацити ништавну хипотезу? Одговор на то је: „Зависи.“ Уобичајено правило је да п-вредност мора бити мања или једнака 0,05, али у томе нема ништа универзално.

Обично пре него што извршимо тест хипотезе, бирамо граничну вредност. Ако имамо било коју п-вредност мању или једнаку овом прагу, одбацујемо нулту хипотезу. У супротном не успевамо да одбацимо ништавну хипотезу. Тај се праг назива нивоом значаја теста наше хипотезе, а означен је грчким словом алфа. Не постоји вредност алфа што увек дефинише статистички значај.