0.05 ထက်ကြီးသော p-value (ဥပမာများနှင့်အတူ)

လူဦးရေကန့်သတ်ချက် နှင့်ပတ်သက်သော ယူဆချက်သည် မှန်ကန်ခြင်းရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန် စမ်းသပ်မှု တစ်ခုအား အသုံးပြုသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို ပြုလုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null နှင့် အခြား hypothesis ကို အမြဲတမ်း သတ်မှတ်ဖော်ပြသည်-

• Null hypothesis (H ₀ ) : နမူနာဒေတာသည် အခွင့်အလမ်းတစ်ခုတည်းမှလာသည်။
• အစားထိုး အယူအဆ ( _HA ) : နမူနာဒေတာသည် ကျပန်းမဟုတ်သော အကြောင်းတရားကြောင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။

သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုလုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုရန် အရေးပါမှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။

အရေးပါမှုအဆင့်အတွက် ဘုံရွေးချယ်မှုများတွင်-

• α = 0.01
• α = 0.05
• α = 0.10

အကယ်၍ ယူဆချက်စမ်းသပ်မှု၏ p-တန်ဖိုးသည် သတ်မှတ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့်ထက် လျော့နည်းပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null hypothesis ကို ပယ်ချနိုင်ပြီး အခြားယူဆချက်သည် မှန်ကြောင်းပြောရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။

p-value သည် သတ်မှတ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့်ထက် မနည်းပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null hypothesis ကို ငြင်းဆိုရန် ပျက်ကွက်ပြီး အစားထိုးယူဆချက်သည် မှန်သည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိဟု ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချပါသည်။

အောက်ပါဥပမာများသည် လက်တွေ့တွင် 0.05 ထက်ကြီးသော p-value ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ 1- 0.05 ထက်ကြီးသော P တန်ဖိုးကို ဘာသာပြန်ခြင်း (ဇီဝဗေဒ)

ဇီဝဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် လက်ရှိလက်မ 20 ရှိသော အပင်များကို ပုံမှန်ထက် တစ်နှစ်တာကာလအတွင်း ပိုမိုကြီးထွားလာစေမည်ဟု ဇီဝဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးက ယူဆသည်ဆိုပါစို့။

၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် သူမသည် ဓာတ်ခွဲခန်းရှိ အပင်တစ်ပင်ချင်းစီတွင် သုံးလကြာ ဓာတ်မြေသြဇာကို အသုံးပြုခဲ့သည်။

ထို့နောက် သူမသည် အောက်ဖော်ပြပါ အယူအဆများကို အသုံးပြု၍ သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို ပြုလုပ်သည်။

null hypothesis (H ₀ ): μ = 20 လက်မ (မြေသြဇာသည် အပင်ကြီးထွားမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိပါ)

အခြားယူဆချက်- ( _HA ): μ > 20 လက်မ (မြေသြဇာသည် အပင်ကြီးထွားမှုကို ပျမ်းမျှတိုးစေသည်)

α = 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို အသုံးပြု၍ ဆိုလိုချက်တစ်ခုအတွက် အယူအဆတစ်ခုကို စမ်းသပ်သောအခါ၊ ဇီဝဗေဒပညာရှင်သည် p-value ၏ 0.2338 ကို ရရှိသည်။

0.2338 ၏ p-value သည် 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ထက် ကြီးသောကြောင့်၊ ဇီဝဗေဒပညာရှင်သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။

ထို့ကြောင့် မြေသြဇာသည် အပင်ကြီးထွားမှုကို တိုးမြင့်စေသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိဟု သူမက ကောက်ချက်ချသည်။

ဥပမာ 2- 0.05 ထက်ကြီးသော P တန်ဖိုးကို ဘာသာပြန်ခြင်း (ထုတ်လုပ်ခြင်း)

စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်သည် အချို့သောစက်ရုံတွင် ထုတ်လုပ်သည့် ချွတ်ယွင်းနေသော ဝစ်ဂျက်များ အရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်မည်ဟု ယုံကြည်သည်၊ ၎င်းသည် လက်ရှိ တစ်သုတ်လျှင် ချွတ်ယွင်းနေသော ဝစ်ဂျက် ၃ ခု ရှိသည်။

၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်၊ ဝစ်ဂျက်အသစ်တစ်ခုထုတ်လုပ်ရန် လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်ကို အသုံးပြုသည်။

ထို့နောက် ၎င်းသည် အောက်ဖော်ပြပါ ယူဆချက်များကို အသုံးပြု၍ သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်သည်-

null hypothesis (H ₀ ) : μ = 3 (လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်သည် တစ်သုတ်လျှင် ချွတ်ယွင်းနေသောဝစ်ဂျက်များ ပျမ်းမျှအရေအတွက်အပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိပါ)

အစားထိုးယူဆချက်- (H _A ): μ < 3 (လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်သည် သုတ်တစ်ခုလျှင် ချို့ယွင်းချက်ရှိသော ဝစ်ဂျက်များ ပျမ်းမျှအရေအတွက်ကို လျှော့ချပေးမည်)

အင်ဂျင်နီယာသည် α = 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို အသုံးပြု၍ ဆိုလိုချက်တစ်ခုအတွက် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပြီး p-တန်ဖိုး 0.134 ကို ရရှိသည်။

0.134 ၏ p-value သည် 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ထက် ကြီးသောကြောင့်၊ အင်ဂျင်နီယာသည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။

ထို့ကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်သည် အသုတ်တစ်ခုစီတွင် ထုတ်လုပ်သည့် ပျမ်းမျှချွတ်ယွင်းချက်ဝစ်ဂျက်များ အရေအတွက်ကို လျော့ပါးသွားစေသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားမရှိဟု သူကောက်ချက်ချသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် p-values များအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

P တန်ဖိုးများနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းချက်
စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် လက်တွေ့ကျသော အရေးပါမှု
P တန်ဖိုး vs. Alpha: ကွာခြားချက်ကဘာလဲ။