0,000 p değerinin nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır

İster ki-kare testi, ister popülasyon ortalama testi, ister popülasyon orantı testi, doğrusal regresyon veya başka herhangi bir test olsun istatistiksel bir test çalıştırdığınızda, genellikle bu denemenin sonuçta ortaya çıkan p değeriyle ilgilenirsiniz.

Bir p değeri, size boş bir hipotezi destekleyen kanıtın gücünü söyler.

P değeri anlamlılık seviyesinden küçükse sıfır hipotezini reddederiz.

Yani 0,000 p değeri elde ettiğinizde bunu anlamlılık düzeyiyle karşılaştırmanız gerekir. Ortak anlamlılık seviyeleri 0,1, 0,05 ve 0,01’dir.

0,000 tüm bu anlamlılık düzeylerinden küçük olduğundan, her durumda sıfır hipotezini reddederiz.

Olayı daha açık hale getirmek için bir örnek üzerinden gidelim.

Örnek: 0,000 P değerinin elde edilmesi

Bir fabrika, her biri 200 pound ağırlığında lastik ürettiğini iddia ediyor.

Bir denetçi gelir ve ortalama lastik ağırlığının 200 pound olduğuna ilişkin sıfır hipotezini, ortalama lastik ağırlığının 200 pound olmadığına ilişkin alternatif hipoteze karşı 0,05’lik bir düzey anlamlılığı kullanarak test eder.

Sıfır hipotezi (H0): μ = 200

Alternatif hipotez: (Ha): μ ≠ 200

Bir ortalama için bir hipotezi test ederken denetçi 0,000’lik bir p değeri alır.

0,000’lik p değeri 0,05 anlamlılık seviyesinden küçük olduğundan denetçi sıfır hipotezini reddeder.

Böylece bir lastiğin gerçek ortalama ağırlığının 200 pound olmadığını iddia etmek için yeterli kanıt olduğu sonucuna varıyor.

0,000 P değeri ne anlama gelir?

İstatistiksel bir testin p değerini hesaplamak için Microsoft Excel, TI-84 hesap makinesi, SPSS veya başka bir yazılım kullanıyor olsanız da, p değeri genellikle tam olarak 0,000 değil, 0,000000000023 gibi son derece küçük bir değerdir.

Ancak çoğu yazılım yalnızca üç ondalık basamak görüntüler; bu nedenle p değeri 0,000 olarak görünür.

Çözüm

0,1, 0,05 veya 0,01 anlamlılık düzeyi (veya 0,000’den büyük herhangi bir anlamlılık düzeyi) kullanarak istatistiksel bir test gerçekleştirirseniz ve 0,000 p değeri elde ederseniz boş hipotezi reddedin.

İlgili P değerlerinin ve istatistiksel anlamlılığın açıklaması