Як інтерпретувати p-значення менше 0,001 (з прикладами)

Перевірка гіпотези використовується, щоб перевірити, чи вірна гіпотеза про параметр сукупності .

Щоразу, коли ми виконуємо перевірку гіпотези, ми завжди визначаємо нульову та альтернативну гіпотезу:

• Нульова гіпотеза (H ₀ ): Вибіркові дані походять виключно випадково.
• Альтернативна гіпотеза ( _HA ): на вибіркові дані впливає невипадкова причина.

Якщо p-значення перевірки гіпотези нижче певного рівня значущості (наприклад, α = 0,001), тоді ми можемо відхилити нульову гіпотезу та зробити висновок, що у нас є достатньо доказів, щоб сказати, що альтернативна гіпотеза вірна.

Якщо p-значення не менше 0,001, ми не можемо відхилити нульову гіпотезу і робимо висновок, що у нас немає достатніх доказів, щоб стверджувати, що альтернативна гіпотеза вірна.

У наведених нижче прикладах пояснюється, як на практиці інтерпретувати значення p менше 0,001 і як інтерпретувати значення p більше 0,001.

Приклад: інтерпретація значення P менше 0,001

Припустімо, що фабрика стверджує, що виробляє батареї із середньою вагою 2 унції.

Приходить аудитор і перевіряє нульову гіпотезу про те, що середня вага батареї становить 2 унції, проти альтернативної гіпотези про те, що середня вага не становить 2 унції, використовуючи рівень значущості 0,001.

Нульова гіпотеза (H ₀ ): μ = 2 унції

Альтернативна гіпотеза: ( _HA ): μ ≠ 2 унції

Аудитор виконує перевірку гіпотези для середнього значення та отримує р-значення 0,0006 .

Оскільки p-значення 0,0006 менше рівня значущості 0,01 , аудитор відхиляє нульову гіпотезу.

Він приходить до висновку, що є достатньо доказів того, що справжня середня вага батареї, виробленої на цій фабриці, не становить 2 унцій.

Приклад: інтерпретація значення P більше 0,001

Скажімо, культура виростає в середньому на 40 дюймів протягом вегетаційного періоду.

Однак один агроном вважає, що певне добриво змусить цю культуру вирости в середньому більше ніж на 40 дюймів.

Щоб перевірити це, вона застосовує добриво до випадкової вибірки культур на певному полі протягом вегетаційного періоду.

Потім вона виконує перевірку гіпотез, використовуючи такі гіпотези:

Нульова гіпотеза (H ₀ ): μ = 40 дюймів (добриво не матиме впливу на середній ріст)

Альтернативна гіпотеза: ( _HA ): μ > 40 дюймів (добриво призведе до збільшення середнього зростання)

Після перевірки гіпотези на середнє значення вчений отримує значення p 0,3488 .

Оскільки p-значення 0,3488 перевищує рівень значущості 0,001 , вченому не вдається відхилити нульову гіпотезу.

Вона приходить до висновку, що немає достатньо доказів, щоб стверджувати, що добрива спричиняють збільшення середнього росту врожаю.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках надається додаткова інформація про p-значення та перевірку гіпотез:

Пояснення значень P і статистичної значущості
Різниця між значеннями T і P в статистиці
Значення P проти Альфа: у чому різниця?