0,001'den küçük bir p değeri nasıl yorumlanır (örneklerle)

Bir popülasyon parametresine ilişkin bir hipotezin doğru olup olmadığını test etmek için bir test hipotezi kullanılır.

Ne zaman bir hipotez testi yapsak, daima boş ve alternatif bir hipotez tanımlarız:

• Boş hipotez (H ₀ ): Örnek veriler yalnızca tesadüften gelir.
• Alternatif hipotez ( _HA ): Örnek veriler rastgele olmayan bir nedenden etkilenir.

Hipotez testinin p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinin altındaysa (örneğin α = 0,001), o zaman sıfır hipotezini reddedebilir ve alternatif hipotezin doğru olduğunu söylemek için yeterli kanıtımız olduğu sonucuna varabiliriz.

P değeri 0,001’den az değilse sıfır hipotezini reddedemeyiz ve alternatif hipotezin doğru olduğunu söylemek için yeterli kanıtımız olmadığı sonucuna varırız.

Aşağıdaki örnekler, pratikte 0,001’den küçük bir p değerinin nasıl yorumlanacağını ve 0,001’den büyük bir p değerinin nasıl yorumlanacağını açıklamaktadır.

Örnek: 0,001’den küçük bir P değerinin yorumlanması

Bir fabrikanın ortalama ağırlığı 2 ons olan piller ürettiğini iddia ettiğini varsayalım.

Bir denetçi gelir ve bir pilin ortalama ağırlığının 2 ons olduğuna ilişkin sıfır hipotezini, ortalama ağırlığın 2 ons olmadığına ilişkin alternatif hipoteze karşı 0,001 anlamlılık düzeyini kullanarak test eder.

Sıfır hipotezi (H ₀ ): μ = 2 ons

Alternatif hipotez: ( _HA ): μ ≠ 2 ons

Denetçi ortalama için bir hipotez testi yapar ve 0,0006 p değerine ulaşır.

0,0006’lık p değeri 0,01 anlamlılık düzeyinden küçük olduğundan denetçi sıfır hipotezini reddeder.

Bu fabrikada üretilen bir pilin gerçek ortalama ağırlığının 2 ons olmadığını söylemek için yeterli kanıt olduğu sonucuna varıyor.

Örnek: 0,001’den büyük bir P değerinin yorumlanması

Bir mahsulün büyüme mevsimi boyunca ortalama 40 inç büyüdüğünü varsayalım.

Ancak bir tarım uzmanı, belirli bir gübrenin bu mahsulü ortalama 40 inçten fazla büyüteceğini tahmin ediyor.

Bunu test etmek için gübreyi, büyüme mevsimi boyunca belirli bir tarladaki rastgele seçilmiş ürün örneklerine uyguluyor.

Daha sonra aşağıdaki hipotezleri kullanarak bir hipotez testi gerçekleştirir:

Sıfır hipotezi (H ₀ ): μ = 40 inç (gübrenin ortalama büyüme üzerinde hiçbir etkisi olmayacaktır)

Alternatif hipotez: ( _HA ): μ > 40 inç (gübre ortalama büyümede artışa neden olacaktır)

Ortalama için bir hipotez testi yaptıktan sonra bilim adamı 0,3488’lik bir p değeri elde eder.

0,3488’in p değeri 0,001 anlamlılık seviyesinden büyük olduğundan bilim adamı sıfır hipotezini reddetmede başarısız olur.

Gübrenin ortalama mahsul büyümesinde artışa neden olduğunu söyleyecek yeterli kanıt olmadığı sonucuna varıyor.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler p değerleri ve hipotez testleri hakkında ek bilgi sağlar:

P değerlerinin ve istatistiksel anlamlılığın açıklaması
İstatistiklerde T değerleri ile P değerleri arasındaki fark
P Değeri vs. Alfa: Fark nedir?