0,05'ten 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 = 0,05), o zaman sıfır hipotezini reddedebilir ve alternatif hipotezin doğru olduğunu belirtmek için yeterli kanıtımız olduğu sonucuna varabiliriz.

P değeri 0,05’ten az değilse sıfır hipotezini reddedemeyiz ve alternatif hipotezin doğru olduğunu söylemek için yeterli kanıtımız olmadığı sonucuna varırız.

Aşağıdaki örnekler, pratikte 0,05’ten küçük bir p değerinin nasıl yorumlanacağını ve 0,05’ten büyük bir p değerinin nasıl yorumlanacağını açıklamaktadır.

Örnek: 0,05’ten küçük bir P değerinin yorumlanması

Bir fabrikanın her biri 200 pound ağırlığında lastik ürettiğini iddia ettiğini varsayalım.

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 (H ₀ ): μ = 200

Alternatif hipotez: ( _HA ): μ ≠ 200

Bir ortalama için bir hipotezi test ederken denetçi 0,0154’lük bir p değeri alır.

0,0154’lük p değeri, 0,05’lik anlamlılık seviyesinden küçük olduğundan, denetçi boş hipotezi reddeder ve bir lastiğin gerçek ortalama ağırlığının 200 pound olmadığını iddia etmek için yeterli kanıt olduğu sonucuna varır.

Örnek: 0,05’ten büyük bir P değerinin yorumlanması

Diyelim ki bir biyolog, belirli bir gübrenin, bitkileri üç aylık bir süre içinde normalden (şu anda 20 inç) daha fazla büyüteceğini düşünüyor. Bunu test etmek için laboratuvarındaki bitkilerin her birine gübreyi üç ay boyunca uyguluyor.

Daha sonra aşağıdaki hipotezleri kullanarak bir hipotez testi gerçekleştirir:

Boş hipotez (H ₀ ): μ = 20 inç (gübrenin ortalama bitki büyümesi üzerinde hiçbir etkisi olmayacaktır)

Alternatif hipotez: ( _HA ): μ > 20 inç (gübre bitki büyümesinde ortalama bir artışa neden olacaktır)

Ortalama için bir hipotez testi gerçekleştiren biyolog, 0,2338’lik bir p değeri elde eder.

0,2338’lik p değeri, 0,05’lik anlamlılık düzeyinden büyük olduğundan, biyolog sıfır hipotezini reddetmeyi başaramaz ve Gübrenin bitki büyümesinin artmasına yol açtığını iddia etmek için yeterli kanıt olmadığı sonucuna varır.

Ek kaynaklar

P değerlerinin ve istatistiksel anlamlılığın açıklaması
İstatistiksel veya pratik önem
P Değeri vs. Alfa: Fark nedir?