วิธีการตีความค่า p น้อยกว่า 0.001 (พร้อมตัวอย่าง)

สมมติฐานการทดสอบ ใช้เพื่อทดสอบว่าสมมติฐานเกี่ยวกับ พารามิเตอร์ประชากร เป็นจริงหรือไม่

เมื่อใดก็ตามที่เราทำการทดสอบสมมติฐาน เราจะกำหนดสมมติฐานที่เป็นโมฆะและเป็นทางเลือกเสมอ:

• สมมติฐานว่าง (H ₀ ): ข้อมูลตัวอย่างมาจากความบังเอิญเพียงอย่างเดียว
• สมมติฐานทางเลือก ( _HA ): ข้อมูลตัวอย่างได้รับอิทธิพลจากสาเหตุที่ไม่สุ่มตัวอย่าง

หาก ค่า p ของการทดสอบสมมติฐานต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.001) เราก็สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปได้ว่าเรามีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าสมมติฐานทางเลือกนั้นเป็นจริง

หากค่า p ไม่น้อยกว่า 0.001 เราไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ และสรุปได้ว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าสมมติฐานทางเลือกนั้นเป็นจริง

ตัวอย่างต่อไปนี้จะอธิบายวิธีตีความค่า p ที่น้อยกว่า 0.001 และวิธีตีความค่า p ที่มากกว่า 0.001 ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: การตีความค่า P น้อยกว่า 0.001

สมมติว่าโรงงานอ้างว่าผลิตแบตเตอรี่ที่มีน้ำหนักเฉลี่ย 2 ออนซ์

ผู้ตรวจสอบเข้ามาและทดสอบสมมติฐานว่างที่ว่าน้ำหนักเฉลี่ยของแบตเตอรี่คือ 2 ออนซ์ เทียบกับสมมติฐานทางเลือกที่ว่าน้ำหนักเฉลี่ยไม่ใช่ 2 ออนซ์ โดยใช้ระดับนัยสำคัญที่ 0.001

สมมติฐานว่าง (H ₀ ): μ = 2 ออนซ์

สมมติฐานทางเลือก: ( _HA ): μ ≠ 2 ออนซ์

ผู้ตรวจสอบทำการทดสอบสมมติฐานสำหรับค่าเฉลี่ยและได้ค่า p-value เท่ากับ 0.0006

เนื่องจากค่า p เท่ากับ 0.0006 น้อยกว่าระดับนัยสำคัญที่ 0.01 ผู้ตรวจสอบบัญชีจึงปฏิเสธสมมติฐานว่าง

เขาสรุปว่ามีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าน้ำหนักเฉลี่ยที่แท้จริงของแบตเตอรี่ที่ผลิตในโรงงานแห่งนี้ไม่ใช่ 2 ออนซ์

ตัวอย่าง: การตีความค่า P ที่มากกว่า 0.001

สมมติว่าพืชผลเติบโตโดยเฉลี่ย 40 นิ้วในช่วงฤดูปลูก

อย่างไรก็ตาม นักปฐพีวิทยาคนหนึ่งประมาณการว่าปุ๋ยบางชนิดจะทำให้พืชชนิดนี้เติบโตได้โดยเฉลี่ยมากกว่า 40 นิ้ว

เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เธอใช้ปุ๋ยกับ ตัวอย่างพืชผลแบบสุ่ม ในทุ่งแห่งหนึ่งในช่วงฤดูปลูก

จากนั้นเธอก็ทำการทดสอบสมมติฐานโดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้

สมมติฐานว่าง (H ₀ ): μ = 40 นิ้ว (ปุ๋ยจะไม่มีผลต่อการเจริญเติบโตโดยเฉลี่ย)

สมมติฐานทางเลือก: ( _HA ): μ > 40 นิ้ว (ปุ๋ยจะทำให้การเจริญเติบโตโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น)

หลังจากทำการทดสอบสมมติฐานสำหรับค่าเฉลี่ยแล้ว นักวิทยาศาสตร์จะได้ค่า p-value เท่ากับ 0.3488

เนื่องจากค่า p ของ 0.3488 มากกว่าระดับนัยสำคัญที่ 0.001 นักวิทยาศาสตร์จึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะได้

เธอสรุปว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าปุ๋ยทำให้พืชมีการเจริญเติบโตโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้ให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่า p และการทดสอบสมมติฐาน:

คำอธิบายค่า P และนัยสำคัญทางสถิติ
ความแตกต่างระหว่างค่า T และค่า P ในสถิติ
ค่า P เทียบกับ อัลฟ่า: อะไรคือความแตกต่าง?