Когда вы запускаете статистический тест, будь то тест хи-квадрат, тест на среднее значение совокупности, тест на долю населения, линейную регрессию или любой другой тест, вас часто интересует результирующее значение p из тот тест.
Значение p просто говорит вам о силе доказательств в поддержку нулевой гипотезы.
Если p-значение меньше уровня значимости, мы отклоняем нулевую гипотезу.
Итак, когда вы получаете p-значение 0,000, вы должны сравнить его с уровнем значимости. Общие уровни значимости включают 0,1, 0,05 и 0,01.
Поскольку 0,000 ниже всех этих уровней значимости, мы отвергаем нулевую гипотезу в каждом случае.
Давайте рассмотрим пример, чтобы прояснить ситуацию.
Пример: получение P-значения 0,000
Завод утверждает, что они производят шины, каждая из которых весит 200 фунтов.
Приходит аудитор и проверяет нулевую гипотезу о том, что средний вес шины составляет 200 фунтов, в сравнении с альтернативной гипотезой о том, что средний вес шины не равен 200 фунтам, используя уровень значимости 0,05.
Нулевая гипотеза (H0): μ = 200
Альтернативная гипотеза: (Ha): μ ≠ 200
После проведения проверки гипотезы для среднего значения аудитор получает p-значение 0,000.
Поскольку p-значение 0,000 меньше уровня значимости 0,05, аудитор отклоняет нулевую гипотезу.
Таким образом, он заключает, что имеется достаточно доказательств, чтобы сказать, что истинный средний вес шины не составляет 200 фунтов.
Что означает P-значение 0,000
Независимо от того, используете ли вы Microsoft Excel, калькулятор TI-84, SPSS или какое-либо другое программное обеспечение для вычисления p-значения статистического теста, часто p-значение равно не точно 0,000, а скорее чему-то очень маленькому, например, 0,000000000023.
Однако большинство программ отображают только три десятичных знака, поэтому p-значение отображается как 0,000.
Вывод
Если вы проводите статистический тест, используя уровень значимости 0,1, 0,05 или 0,01 (или любой уровень значимости выше 0,000) и получаете p-значение 0,000, то нулевая гипотеза отвергается.