Что такое P-значение в статистической гипотезе?

Немногие статистические оценки столь же значимы, как значение p. Значение p или значение вероятности — это число, рассчитанное на основе статистического теста, которое описывает, насколько вероятно, что ваши результаты были бы получены, если бы нулевая гипотеза была верной. Значение P менее 0,5 является статистически значимым, а значение выше 0,5 указывает на то, что нулевая гипотеза верна; следовательно, это не является статистически значимым. Итак, что же такое P-Value и почему оно так важно?

Что такое P-значение?

При проверке статистических гипотез P-значение или значение вероятности можно определить как меру вероятности того, что реальная статистика теста будет, по крайней мере, столь же экстремальной, как и фактически полученное значение. P-значение показывает, насколько вероятно, что ваш набор наблюдений мог произойти при нулевой гипотезе. P-значения используются при проверке статистических гипотез, чтобы определить, следует ли отклонять нулевую гипотезу. Чем меньше значение p, тем выше вероятность того, что вам следует отвергнуть нулевую гипотезу.

Ваша карьера в области аналитики данных не за горами! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Значения P выражаются в десятичных дробях и могут быть преобразованы в проценты. Например, значение p 0,0237 составляет 2,37 %, что означает, что вероятность того, что ваши результаты будут случайными или получены случайно, составляет 2,37 %. Чем меньше значение P, тем более значимыми будут ваши результаты.

При проверке гипотезы вы можете сравнить значение p из вашего теста с альфа-уровнем, выбранным во время выполнения теста. Теперь давайте попробуем понять, что такое P-значение и альфа-уровень.

Значение P против альфа-уровня

Значение P указывает на вероятность получения эффекта не меньше, чем фактически наблюдаемый в выборочных данных.

Альфа-уровень покажет вам вероятность ошибочного отклонения истинной нулевой гипотезы. Уровень выбирается исследователем и получается путем вычитания вашего уровня уверенности из 100%. Например, если вы уверены в своем исследовании на 95 %, уровень альфа составит 5 % (0,05).

При запуске проверки гипотезы, если вы получаете:

• Небольшое значение p (
• Большое значение p (>0,05), не следует отвергать нулевую гипотезу.

P-значения и критические значения

В дополнение к значению P вы можете использовать другие значения, полученные в результате вашего теста, чтобы определить, верна ли ваша нулевая гипотеза.

Например, если вы запустите F-тест для сравнения двух отклонений в Excel, вы получите значение p, критическое значение f и значение f. Сравните значение f с критическим значением f. Если f-критическое значение ниже, следует отвергнуть нулевую гипотезу.

Как рассчитывается значение P?

P-значения обычно рассчитываются с использованием таблиц или электронных таблиц p-значений или рассчитываются автоматически с использованием статистического программного обеспечения, такого как R, SPSS и т. д.

В зависимости от статистики теста и степеней свободы (вычитая количество независимых переменных из числа наблюдений) вашего теста, вы можете узнать из таблиц, как часто вы можете ожидать, что статистика теста будет соответствовать нулевой гипотезе.

Как рассчитать значение P, зависит от того, какой статистический тест вы используете для проверки своей гипотезы.

• Каждый статистический тест использует разные предположения и генерирует разные статистические данные. Выберите метод тестирования, который лучше всего соответствует вашим данным и соответствует проверяемому эффекту или взаимосвязи.
• Количество независимых переменных, включенных в ваш тест, определяет, насколько большой или маленькой должна быть статистика теста, чтобы получить одинаковое значение p.

Независимо от того, какой статистический тест вы используете, значение p всегда будет обозначать одно и то же — как часто вы можете ожидать, что статистика теста будет экстремальной или даже более экстремальной, чем та, которую дает ваш тест.

P-значение при проверке гипотез

В подходе P-Value к проверке гипотез вычисленная вероятность используется для принятия решения о том, есть ли доказательства отклонения нулевой гипотезы, также известной как гипотеза. Гипотеза представляет собой первоначальное утверждение о совокупности данных, в то время как альтернативная гипотеза проверяет, отличается ли наблюдаемый параметр совокупности от значения параметра совокупности в соответствии с гипотезой.

По сути, уровень значимости объявляется заранее, чтобы определить, насколько малым должно быть значение P, чтобы нулевая гипотеза была отклонена. Уровни значимости варьируются от одного исследователя к другому; поэтому читателям может быть сложно сравнивать результаты двух разных тестов. Именно тогда значение P упрощает задачу.

Читатели могли интерпретировать статистическую значимость, обращаясь к сообщенному значению P теста гипотезы. Это известно как подход P-значения к проверке гипотез. Используя это, читатели смогут сами решить, представляет ли значение p статистически значимую разницу.

Ваша карьера в области аналитики данных не за горами! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

P-значения и статистическая значимость

Уровень статистической значимости обычно представляется как значение P от 0 до 1. Чем меньше значение p, тем больше вероятность того, что вы отвергнете нулевую гипотезу.

• P-значение
• Но если P-значение ниже вашего порога значимости, хотя нулевую гипотезу можно отвергнуть, это не означает, что существует 95% вероятность того, что альтернативная гипотеза верна.
• Значение P>0,05 не является статистически значимым. Это означает убедительное доказательство истинности нулевой гипотезы. Таким образом, мы сохраняем нулевую гипотезу и отвергаем альтернативную гипотезу. Мы не можем принять нулевую гипотезу; мы можем только отвергать или не отвергать его.

Статистически значимый результат не доказывает правильность исследовательской гипотезы. Вместо этого он обеспечивает поддержку или доказывает гипотезу.

Отчетность о P-значениях

• Вы должны сообщать точные значения P с точностью до двух или трех десятичных знаков.
• Для значений P меньше 0,001 укажите как p
• Не используйте 0 перед десятичной запятой, поскольку он не может быть равен 1. Пишите p = 0,001, а не p = 0,001.
• Убедитесь, что p всегда выделено курсивом и по обе стороны от знака = есть пробелы.
• Невозможно получить P = 0,000, и его следует записать как p

Пример

Инвестор говорит, что эффективность его инвестиционного портфеля эквивалентна индексу Standard & Poor's (S&P) 500. Чтобы определить это, он проводит двусторонний тест.

Нулевая гипотеза здесь утверждает, что доходность портфеля эквивалентна доходности S&P 500, тогда как альтернативная гипотеза утверждает, что доходность портфеля и доходность S&P 500 не эквивалентны.

Проверка гипотезы с p-значением позволяет оценить, сколько доказательств имеется для отклонения нулевой гипотезы. Чем меньше значение p, тем выше доказательства против нулевой гипотезы.

Следовательно, если инвестор получает значение P 0,001, это указывает на убедительные доказательства против нулевой гипотезы. Поэтому он с уверенностью делает вывод, что доходность портфеля и доходность индекса S&P 500 не эквивалентны.

Наши ученики также задают вопросы

1. Что означает значение P?

P-значение или значение вероятности — это число, которое обозначает вероятность того, что ваши данные возникли при нулевой гипотезе вашего статистического теста.

2. Что означает р 0,05?

Значение P менее 0,05 считается статистически значимым, то есть в таком случае нулевую гипотезу следует отклонить. Значение P, превышающее 0,05, не считается статистически значимым, то есть нулевую гипотезу не следует отвергать.

3. Что такое P-value и как оно рассчитывается?

Значение p или значение вероятности — это число, рассчитанное на основе статистического теста, которое показывает, насколько вероятно, что ваши результаты были бы получены при нулевой гипотезе теста.

Значения P обычно автоматически рассчитываются с использованием статистического программного обеспечения. Их также можно рассчитать с использованием таблиц значений p для соответствующего статистического теста. Значения P рассчитываются на основе нулевого распределения тестовой статистики. Если статистика теста далека от среднего значения нулевого распределения, полученное значение p будет небольшим. Это указывает на то, что тестовая статистика вряд ли имела место при нулевой гипотезе.

4. Что такое p-value в исследованиях?

Значения P используются при проверке гипотез, чтобы определить, следует ли отклонить нулевую гипотезу. Это играет важную роль при обсуждении результатов исследований. Проверка гипотез — это статистическая методология, часто используемая в медицинских и клинических исследованиях.

5. Почему значение p значимо?

Статистическая значимость — это термин, который исследователи используют, чтобы сказать, что маловероятно, что их наблюдения могли бы иметь место, если бы нулевая гипотеза была верна. Уровень статистической значимости обычно представляется как значение P или значение вероятности от 0 до 1. Чем меньше значение p, тем больше вероятность того, что вы отклоните нулевую гипотезу.

6. Что такое нулевая гипотеза и что такое p-значение?

Нулевая гипотеза — это разновидность статистической гипотезы, которая предполагает, что набор данных наблюдений не имеет статистической значимости. Он говорит, что между вашими переменными нет никакой связи.

P-значение или значение вероятности — это число, рассчитанное на основе статистического теста, которое показывает, насколько вероятно, что ваши результаты были бы получены при нулевой гипотезе теста.

Заключение

P-значение используется для определения значимости данных наблюдений. Всякий раз, когда исследователи замечают очевидную связь между двумя переменными, расчет P-значения помогает выяснить, возникла ли наблюдаемая связь в результате случайности. Узнайте больше о статистическом анализе и анализе данных и ускорьте свою карьеру с помощью нашей программы профессиональных сертификатов в области анализа данных.