วิธีการตีความค่า p น้อยกว่า 0.05 (พร้อมตัวอย่าง)

สมมติฐานการทดสอบ ใช้เพื่อทดสอบว่าสมมติฐานเกี่ยวกับ พารามิเตอร์ประชากร เป็นจริงหรือไม่

เมื่อใดก็ตามที่เราทำการทดสอบสมมติฐาน เราจะกำหนดสมมติฐานที่เป็นโมฆะและเป็นทางเลือกเสมอ:

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

หากค่า p ของการทดสอบสมมติฐานต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) เราก็สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปได้ว่าเรามีหลักฐานเพียงพอที่จะระบุว่าสมมติฐานทางเลือกนั้นเป็นจริง

ถ้าค่า p ไม่น้อยกว่า 0.05 เราไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ และสรุปได้ว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าสมมติฐานทางเลือกนั้นเป็นจริง

ตัวอย่างต่อไปนี้อธิบายวิธีตีความค่า p ที่น้อยกว่า 0.05 และวิธีตีความค่า p ที่มากกว่า 0.05 ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: การตีความค่า P น้อยกว่า 0.05

สมมติว่าโรงงานอ้างว่าผลิตยางแต่ละเส้นหนัก 200 ปอนด์

ผู้ตรวจสอบเข้ามาและทดสอบสมมติฐานว่างที่ว่าน้ำหนักยางเฉลี่ยอยู่ที่ 200 ปอนด์ เทียบกับสมมติฐานทางเลือกที่ว่าน้ำหนักยางเฉลี่ยไม่ใช่ 200 ปอนด์ โดยใช้ค่านัยสำคัญระดับ 0.05

สมมติฐานว่าง (H ₀ ): μ = 200

สมมติฐานทางเลือก: ( _HA ): μ ≠ 200

เมื่อทดสอบสมมติฐานโดยเฉลี่ย ผู้ตรวจสอบบัญชีจะได้รับค่า p-value เท่ากับ 0.0154

เนื่องจากค่า p ของ 0.0154 น้อยกว่าระดับนัยสำคัญที่ 0.05 ผู้ตรวจสอบบัญชีจึงปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปว่ามีหลักฐานเพียงพอที่จะยืนยันว่าน้ำหนักเฉลี่ยที่แท้จริงของยาง n ไม่ใช่ 200 ปอนด์

ตัวอย่าง: การตีความค่า P ที่มากกว่า 0.05

สมมติว่านักชีววิทยาคิดว่าปุ๋ยบางชนิดจะทำให้พืชเติบโตได้ในระยะเวลาสามเดือนมากกว่าปกติ ซึ่งปัจจุบันสูง 20 นิ้ว เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เธอใช้ปุ๋ยกับพืชแต่ละต้นในห้องปฏิบัติการของเธอเป็นเวลาสามเดือน

จากนั้นเธอก็ทำการทดสอบสมมติฐานโดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้

สมมติฐานว่าง (H ₀ ): μ = 20 นิ้ว (ปุ๋ยจะไม่มีผลต่อการเจริญเติบโตของพืชโดยเฉลี่ย)

สมมติฐานทางเลือก: ( _HA ): μ > 20 นิ้ว (ปุ๋ยจะทำให้การเจริญเติบโตของพืชเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย)

โดยทำการทดสอบสมมติฐานเพื่อหาค่าเฉลี่ย นักชีววิทยาจะได้ค่า p-value เท่ากับ 0.2338

เนื่องจากค่า p-value 0.2338 มากกว่าระดับนัยสำคัญที่ 0.05 นักชีววิทยาจึงล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปว่ามีหลักฐานไม่เพียงพอที่จะยืนยันว่าปุ๋ยทำให้พืชมีการเจริญเติบโตเพิ่มขึ้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

คำอธิบายค่า P และนัยสำคัญทางสถิติ
ความสำคัญทางสถิติหรือการปฏิบัติ
ค่า P เทียบกับ อัลฟ่า: อะไรคือความแตกต่าง?