Как интерпретировать значение p меньше 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.

Если значение p проверки гипотезы ниже определенного уровня значимости (например, α = 0,05), то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что у нас есть достаточные доказательства, чтобы утверждать, что альтернативная гипотеза верна.

Если значение p не меньше 0,05, 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 0,05 и как интерпретировать значение p больше 0,05.

Пример: интерпретация значения P меньше 0,05.

Предположим, что завод заявляет, что производит шины весом 200 фунтов каждая.

Приходит аудитор и проверяет нулевую гипотезу о том, что средний вес шины составляет 200 фунтов, против альтернативной гипотезы о том, что средний вес шины не составляет 200 фунтов, используя уровень значимости 0,05.

Нулевая гипотеза (H ₀ ): μ = 200

Альтернативная гипотеза: ( _HA ): μ ≠ 200.

При проверке гипотезы на среднее значение аудитор получает значение p, равное 0,0154 .

Поскольку значение p 0,0154 меньше уровня значимости 0,05 , аудитор отвергает нулевую гипотезу и приходит к выводу, что имеется достаточно доказательств, чтобы утверждать, что фактический средний вес шины не равен 200 фунтам.

Пример: интерпретация значения P, превышающего 0,05.

Предположим, биолог считает, что определенное удобрение заставит растения вырасти в течение трех месяцев 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)

Выполняя проверку гипотезы о среднем, биолог получает значение p, равное 0,2338 .

Поскольку значение p 0,2338 превышает уровень значимости 0,05 , биолог не может отвергнуть нулевую гипотезу и приходит к выводу, что нет достаточных доказательств, чтобы утверждать, что удобрение приводит к усилению роста растений.

Дополнительные ресурсы

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