Як інтерпретувати p-значення менше 0,01 (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 = 0,01), тоді ми можемо відхилити нульову гіпотезу та зробити висновок, що у нас є достатньо доказів, щоб стверджувати, що альтернативна гіпотеза вірна.
Якщо p-значення не менше 0,01, то ми не можемо відхилити нульову гіпотезу і робимо висновок, що у нас недостатньо доказів, щоб стверджувати, що альтернативна гіпотеза вірна.
У наступних прикладах пояснюється, як на практиці інтерпретувати значення p менше 0,01 і як інтерпретувати значення p більше 0,01.
Приклад: інтерпретація значення P менше 0,01
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 0,01.
Нульова гіпотеза (H 0 ): μ = 2 унції
Альтернативна гіпотеза: ( HA ): μ ≠ 2 унції
Аудитор виконує перевірку гіпотези для середнього значення та отримує р-значення 0,0046 .
Оскільки p-значення 0,0046 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 0,01
Припустімо, що культура виростає в середньому на 20 дюймів протягом тримісячного вегетаційного періоду. Однак один агроном вважає, що певне добриво змусить цю культуру вирости в середньому більше ніж на 20 дюймів.
Щоб перевірити це, вона вносить добриво під кожну культуру на певному полі протягом тримісячного вегетаційного періоду.
Потім вона виконує перевірку гіпотез, використовуючи такі гіпотези:
Нульова гіпотеза (H 0 ): μ = 20 дюймів (добриво не матиме впливу на середній ріст)
Альтернативна гіпотеза: ( HA ): μ > 20 дюймів (добриво призведе до збільшення середнього зростання)
Після перевірки гіпотези на середнє значення вчений отримує значення p 0,3488 .
Оскільки p-значення 0,3488 більше, ніж рівень значущості 0,01 , вчений не може 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?