Как интерпретировать значение p больше 0,05 (с примерами)

Тестовая гипотеза используется для проверки того, верна ли гипотеза о параметре совокупности .

Всякий раз, когда мы выполняем проверку гипотезы, мы всегда определяем нулевую и альтернативную гипотезу:

• Нулевая гипотеза (H ₀ ): данные выборки получены исключительно случайно.
• Альтернативная гипотеза ( _HA ): на данные выборки влияет неслучайная причина.

При проверке гипотезы нам необходимо указать уровень значимости, который следует использовать.

Обычный выбор уровня значимости включает в себя:

• α = 0,01
• α = 0,05
• α = 0,10

Если значение p проверки гипотезы меньше указанного уровня значимости, то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что у нас есть достаточные доказательства, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.

Если значение p не меньше указанного уровня значимости, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу и прийти к выводу, что у нас нет достаточных доказательств, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.

Следующие примеры объясняют, как на практике интерпретировать значение p, превышающее 0,05.

Пример 1: Интерпретация значения P больше 0,05 (биология)

Предположим, биолог считает, что определенное удобрение заставит растения вырасти в течение одного года больше, чем обычно, что в настоящее время составляет 20 дюймов.

Чтобы проверить это, она применяет удобрение к каждому растению в своей лаборатории в течение трех месяцев.

Затем она выполняет проверку гипотезы, используя следующие гипотезы:

Нулевая гипотеза (H ₀ ): μ = 20 дюймов (удобрения не окажут влияния на средний рост растений)

Альтернативная гипотеза: ( _HA ): μ > 20 дюймов (удобрение вызовет среднее увеличение роста растений)

При проверке гипотезы о среднем значении с использованием уровня значимости α = 0,05 биолог получает значение p 0,2338 .

Поскольку значение p 0,2338 превышает уровень значимости 0,05 , биолог не может отвергнуть нулевую гипотезу.

Таким образом, она приходит к выводу, что нет достаточных доказательств, чтобы утверждать, что удобрения вызывают ускоренный рост растений.

Пример 2: Интерпретация значения P больше 0,05 (производство)

Инженер-механик считает, что новый производственный процесс уменьшит количество бракованных изделий, выпускаемых на определенном заводе, которое в настоящее время составляет 3 бракованных изделия на партию.

Чтобы проверить это, он использует новый процесс для создания новой партии виджетов.

Затем он выполняет проверку гипотезы, используя следующие предположения:

Нулевая гипотеза (H ₀ ): μ = 3 (новый процесс не повлияет на среднее количество бракованных изделий в партии)

Альтернативная гипотеза: ( _HA ): μ < 3 (новый процесс приведет к уменьшению среднего количества бракованных изделий в партии)

Инженер выполняет проверку гипотезы для среднего значения, используя уровень значимости α = 0,05, и получает значение p 0,134 .

Поскольку значение p 0,134 превышает уровень значимости 0,05 , инженер не может отвергнуть нулевую гипотезу.

Таким образом, он приходит к выводу, что нет достаточных доказательств, чтобы утверждать, что новый процесс приводит к сокращению среднего количества бракованных изделий, производимых в каждой партии.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах представлена дополнительная информация о значениях p:

Объяснение значений P и статистической значимости
Статистическая или практическая значимость
Значение P по сравнению с Альфа: В чем разница?