P-väärtus-kalkulaator

Tõenäosus, et teststatistika annab teie valimi tekitatud väärtusest väikseima äärmuse. Oluline on meeles pidada, et see tõenäosus arvutati tõese nullhüpoteesi eeldusel!

P-väärtus on intuitiivsem ja vastab küsimusele: kui eeldan, et nullhüpotees kehtib, siis kui tõenäoline on, et test, mille teen teise valimi jaoks, annab vähemalt sama äärmusliku väärtuse kui see, mida nägin. proovi jaoks, mis mul juba on?

Peate mõistma testistatistika jaotust, eeldades, et nullhüpotees kehtib. Kumulatiivse jaotuse funktsiooni (cdf) saab kasutada tõenäosuse väljendamiseks, et testi statistika on vähemalt sama äärmuslik ja sama äärmuslik kui valimi x väärtus.

Hüpoteesi testimist iseloomustavad kõige levinumad tõenäosusjaotused. See võib muuta p-väärtuse käsitsi arvutamise keeruliseks. Tõenäoliselt peate ligikaudsete cdf-väärtuste arvutamiseks kasutama arvutit või statistilist tabelit.

Nüüd teate, kuidas p-väärtust arvutada. Aga miks sa tahaksid seda teha? P-väärtuse lähenemisviis hüpoteesi testimisel on alternatiiv kriitilise väärtuse lähenemisviisile. Olulisuse tase (a) on see, mille teadlased peavad seadma enne nullhüpoteesi tagasilükkamist, kui see on tõene (seega viga). Et kiiresti kindlaks teha, kas nullhüpoteesid sellel olulisuse tasemel tagasi lükata, peate lihtsalt võrdlema oma p-väärtust mis tahes antud väärtusega a. Selgitame üksikasjalikult, kuidas p-väärtusi tõlgendada.

Oleme juba maininud, et p-väärtus vastab järgmisele küsimusele.

Kui ma eeldan, et nullhüpotees on tõene, siis kui tõenäoline on, et test, mille ma teen teise valimi jaoks, annab vähemalt sama äärmusliku väärtuse kui see, mida ma nägin juba olemasoleva valimi jaoks?

Mida see teie jaoks tähendab? Teil on kaks valikut:

Võib juhtuda, et nullhüpotees kehtib, kuid teie valim on väga ebatavaline. Kujutage ette, et uurime uue ravimi toimet ja saame 0,03 p-väärtuse. 3% meiega sarnastest uuringutest tähendab see, et isegi kui ravimil ei oleks olnud mingit mõju, võib juhuslik juhus ikkagi anda sama või isegi kõrgema väärtuse.

Saate vastata küsimusele "Mis on p-väärtus?" järgmisega: p-väärtus on madalaim olulisuse tase, mis viib nullhüpoteesi tagasilükkamiseni. Nüüd peate nullhüpoteesi üle otsustama mingil olulisuse tasemel. Võrrelge lihtsalt oma p-väärtust.

Nullhüpoteesi saatuse määrab a. Kui p-väärtus oleks 0,03, lükkaksime nullhüpoteesid tagasi olulisuse tasemel 0,05, kuid mitte 0,01 juures. Seetõttu on oluline olulisuse tase eelnevalt täpsustada ja mitte kohandada pärast p-väärtuse määramist. Olulisuse tase 0,05 on kõige tavalisem väärtus. Samas pole see maagiline.

Meie p-väärtuse kalkulaator teeb keerulise testistatistika jaoks p-väärtuse arvutamise lihtsaks. Järgida tuleb järgmisi samme.

Kui teil on vaja arvutuste tegemise täpsust suurendada või olulisust muuta, minge täiustatud režiimi.

Standardse normaaljaotuse kumulatiivse jaotusfunktsiooni (CDF) p-väärtuse arvutamiseks kasutatakse järgmisi valemeid. Traditsiooniliselt tähistatakse seda Ph.

p-väärtus = Ph (Z==skoor==)

p-väärtus = 1 – (Z==skoor==)

p-väärtus = 2 * Ph (- | Z==skoor==|)

või

p-väärtus = 2–2 * Ph (- | Z==skoor==|)

Kui teststatistika läheneb normaaljaotusele N(0,1), kasutame. Keskne piirteoreem võimaldab teil arvestada lähendusega, kui teil on suured valimid (näiteks 50 andmepunkti) ja käsitleda jaotust normaalsena.

T-skoori väärtuse saab arvutada järgmiste valemite abil. cdf==t, d== kujutab kumulatiivset jaotusfunktsiooni t-Student jaotuse jaoks vabadusastmetega.

p-väärtus = cdf==t, d==(t==skoor==)

p-väärtus = 1 – cdf==t, d==(t==skoor==|)

p-väärtus = 2 * cdf==t, d==(-|t==skoor==|)

või

p-väärtus = 2–2 * cdf==t, d==(|t==skoor==|)

Kui teie testistatistika on õpilaste jaotuses, saate kasutada t-skoori valikut. See jaotus sarnaneb kujult N(0,1) (kellukujuline, sümmeetriline), kuid sellel on rohkem sabasid. Vabadusastmete parameeter määrab täpse kuju. t-Studendi jaotust saab eristada normaaljaotusest N(0,1), kui kraadide arv on suurem kui 30.

P-väärtus ei saa olla negatiivne. Kuna tõenäosused ei saa olla negatiivsed, on p-väärtus tõenäosus, et teststatistika vastab teatud tingimustele.

Kõrge p-väärtus tähendab, et on suur tõenäosus, et mõne teise valimi testistatistika annab väärtuse, mis on vähemalt sama äärmuslik kui teie valimi oma. Te ei saa nullhüpoteesi tagasi lükata, kui teie p-väärtus on kõrge.

Madalad p-väärtused näitavad, et on väike tõenäosus, et mõne teise valimi testistatistika annab väärtuse, mis on vähemalt sama äärmuslik või sarnane praeguse valimi puhul täheldatuga. Madalad p-väärtused tõendavad alternatiivset hüpoteesi. Need võimaldavad teil selle tagasi lükata.