Как интерпретировать значение p меньше 0,01 (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.

Если значение p проверки гипотезы ниже определенного уровня значимости (например, α = 0,01), то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и заключить, что у нас есть достаточные доказательства, чтобы утверждать, что альтернативная гипотеза верна.

Если значение p не меньше 0,01, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу и прийти к выводу, что у нас недостаточно доказательств, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.

Следующие примеры объясняют, как интерпретировать значение p меньше 0,01 и как на практике интерпретировать значение p больше 0,01.

Пример: интерпретация значения P меньше 0,01.

Предположим, фабрика заявляет, что производит батареи средним весом 2 унции.

Приходит аудитор и проверяет нулевую гипотезу о том, что средний вес батареи составляет 2 унции, против альтернативной гипотезы о том, что средний вес не составляет 2 унции, используя уровень значимости 0,01.

Нулевая гипотеза (H ₀ ): μ = 2 унции.

Альтернативная гипотеза: ( _HA ): μ ≠ 2 унции.

Аудитор выполняет проверку гипотезы для среднего значения и получает значение p, равное 0,0046 .

Поскольку значение p 0,0046 меньше уровня значимости 0,01 , аудитор отклоняет нулевую гипотезу.

Он заключает, что существует достаточно доказательств, чтобы сказать, что истинный средний вес батареи, произведенной на этом заводе, не составляет 2 унции.

Пример: интерпретация значения P, превышающего 0,01.

Предположим, урожай вырастает в среднем на 20 дюймов за трехмесячный вегетационный период. Однако, по оценкам одного агронома, определенное удобрение позволит этой культуре вырасти в среднем более чем на 20 дюймов.

Чтобы проверить это, она вносит удобрения под каждую культуру на определенном поле в течение трехмесячного вегетационного периода.

Затем она выполняет проверку гипотезы, используя следующие гипотезы:

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

Альтернативная гипотеза: ( _HA ): μ > 20 дюймов (удобрения вызовут увеличение среднего роста)

После проверки гипотезы о среднем учёный получает значение p 0,3488 .

Поскольку значение p 0,3488 превышает уровень значимости 0,01 , ученый не может отвергнуть нулевую гипотезу.

Она заключает, что нет достаточных доказательств того, что удобрения вызывают увеличение среднего прироста урожая.

Дополнительные ресурсы

Следующие руководства предоставляют дополнительную информацию о значениях p и проверке гипотез:

Объяснение значений P и статистической значимости
Разница между значениями T и значениями P в статистике
Значение P по сравнению с Альфа: В чем разница?