Как интерпретировать значение p меньше 0,001 (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 = 0,001), то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и заключить, что у нас есть достаточные доказательства, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.

Если значение p не меньше 0,001, 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 меньше 0,001 и как интерпретировать значение p больше 0,001.

Пример: интерпретация значения P меньше 0,001.

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 0,001.

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 0,0006 .

Поскольку значение p 0,0006 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 0,001.

Допустим, урожай вырастает в среднем на 40 дюймов за вегетационный период.

Однако, по оценкам одного агронома, определенное удобрение позволит этой культуре вырасти в среднем более чем на 40 дюймов.

Чтобы проверить это, она применяет удобрение к случайной выборке культур на определенном поле в течение вегетационного периода.

Затем она выполняет проверку гипотезы, используя следующие гипотезы:

Нулевая гипотеза (H ₀ ): μ = 40 дюймов (удобрения не окажут влияния на средний рост)

Альтернативная гипотеза: ( _HA ): μ > 40 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 0,001 , 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?