P-valoarea-calculator

Probabilitatea ca statistica de test să producă valori la cea mai mică extremă a valorii pe care a produs-o în eșantionul dvs. Este important de reținut că această probabilitate a fost calculată sub ipoteza unei adevărate ipoteze nule!

Valoarea p este mai intuitivă și răspunde la întrebarea: dacă presupun că ipoteza nulă este valabilă, atunci cât de probabil este ca testul pe care îl fac pentru un alt eșantion să producă o valoare cel puțin la fel de extremă ca cea pe care am văzut-o. pentru proba pe care o am deja?

Trebuie să înțelegeți distribuția statisticii testului, presupunând că ipoteza nulă este valabilă. Funcția de distribuție cumulativă (cdf) poate fi utilizată pentru a exprima probabilitatea ca statisticile testului să fie cel puțin la fel de extreme și la fel de extreme ca valoarea x pentru eșantion.

Testarea ipotezelor este caracterizată de cele mai comune distribuții de probabilitate. Acest lucru poate face dificilă calcularea manuală a valorii p. Este probabil că va trebui să utilizați un computer sau un tabel statistic pentru a calcula valorile aproximative cdf.

Acum știi cum să calculezi valoarea p. Dar, de ce ai vrea să faci asta? Abordarea cu valoarea p a testării ipotezelor este o alternativă la abordarea valorii critice. Nivelul de semnificație (a) este ceea ce cercetătorii trebuie să stabilească înainte de a respinge ipoteza nulă dacă este adevărată (deci eroare). Pentru a determina rapid dacă respingeți ipotezele nule la acel nivel de semnificație, va trebui să comparați pur și simplu valoarea p cu orice valoare dată a. Vom explica în detaliu cum să interpretăm valorile p.

Am menționat deja că valoarea p răspunde la următoarea întrebare.

Dacă presupun că ipoteza nulă este adevărată, atunci cât de probabil este ca testul pe care îl fac pentru un alt eșantion să producă o valoare cel puțin la fel de extremă ca cea pe care am văzut-o pentru cea pe care o am deja?

Ce înseamnă asta pentru tine? Aveți două opțiuni:

Este posibil ca ipoteza nulă să fie valabilă, dar eșantionul dvs. este foarte neobișnuit. Imaginați-vă că studiem efectele unui nou medicament și obținem o valoare p de 0,03. În 3% din studiile similare cu ale noastre, asta înseamnă că, chiar dacă medicamentul nu a avut niciun efect, șansa aleatorie ar putea produce totuși aceeași valoare sau chiar mai mare.

Puteți răspunde la întrebarea „Care este valoarea p?” cu următoarele: O valoare p este cel mai scăzut nivel de semnificație care ar duce la respingerea ipotezei nule. Acum, va trebui să decideți cu privire la ipoteza nulă la un anumit nivel de semnificație. Pur și simplu comparați valoarea p cu.

Soarta ipotezei nule este determinată de a. Dacă valoarea p ar fi 0,03, am respinge ipotezele nule la un nivel de semnificație de 0,05, dar nu la 0,01. Acesta este motivul pentru care este important să specificați nivelul de semnificație în avans și să nu ajustați după ce valoarea p a fost determinată. Un nivel de semnificație de 0,05 reprezintă cea mai comună valoare. Cu toate acestea, nu este magic.

Calculatorul nostru de valoare p ușurează calcularea valorii p pentru statistici de testare complexe. Aceștia sunt pașii de urmat:

Dacă trebuie să creșteți precizia la care sunt efectuate calculele sau să modificați semnificația, atunci treceți la modul avansat.

Următoarele formule sunt utilizate pentru a calcula valoarea p pentru funcția de distribuție cumulativă (CDF), a distribuției normale standard. Este desemnat în mod tradițional de Ph.

valoarea p = Ph (Z==scor==)

valoarea p = 1 - (Z==scor==)

valoarea p = 2 * Ph (- | Z==scor==|)

sau

valoarea p = 2 - 2 * Ph (- | Z==scor==|)

Dacă statistica testului aproximează distribuția normală N(0,1), se utilizează. Teorema limită centrală vă permite să contați pe aproximare atunci când aveți eșantioane mari (să zicem 50 de puncte de date) și să tratați distribuția ca normal.

Valoarea din scorul t poate fi calculată folosind următoarele formule. cdf==t, d== reprezintă funcția de distribuție cumulativă pentru distribuția t-Student cu grade de libertate.

valoarea p = cdf==t, d==(t==scor==)

valoarea p = 1 - cdf==t, d==(t==scor==|)

valoarea p = 2 * cdf==t, d==(-|t==scor==|)

sau

valoarea p = 2 - 2 * cdf==t, d==(|t==scor==|)

Dacă statistica testului dvs. se află în distribuția studenților, puteți utiliza opțiunea t-score. Această distribuție este similară ca formă cu N(0,1) (în formă de clopot, simetrică), dar are mai multe cozi. Parametrul gradelor de libertate determină forma exactă. Distribuția t-Student poate fi distinsă de distribuția normală N(0,1) dacă numărul de grade este mai mare de 30.

Valoarea p nu poate fi negativă. Deoarece probabilitățile nu pot fi negative, valoarea p este probabilitatea ca statistica de test să satisfacă anumite condiții.

O valoare p ridicată înseamnă că există o șansă mare ca statistica de testare pentru un alt eșantion să producă o valoare care este cel puțin la fel de extremă ca cea din eșantionul dvs. Nu puteți respinge ipoteza nulă dacă valoarea p este mare.

Valorile p scăzute indică faptul că există puține șanse ca statistica de testare pentru un alt eșantion să producă o valoare care este cel puțin la fel de extremă sau similară cu cea observată pentru eșantionul curent. Valorile p scăzute sunt dovezi pentru ipoteza alternativă. Îți permit să-l respingi.