Как интерпретировать P-значение меньше 0,01 (с примерами)


Проверка гипотезы используется для проверки того, верно ли какое-либо предположение о параметре совокупности .

Всякий раз, когда мы выполняем проверку гипотезы, мы всегда определяем нулевую и альтернативную гипотезы:

  • Нулевая гипотеза (H 0 ): Выборка данных происходит чисто случайно.
  • Альтернативная гипотеза ( HA ): на выборочные данные повлияла какая-то неслучайная причина.

Если p-значение проверки гипотезы меньше некоторого уровня значимости (например, α = 0,01), то мы можем отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что у нас есть достаточно доказательств, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.

Если p-значение не меньше 0,01, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу и делаем вывод, что у нас нет достаточных доказательств, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.

Следующие примеры объясняют, как интерпретировать p-значение меньше 0,01 и как на практике интерпретировать p-значение больше 0,01.

Пример: интерпретация P-значения меньше 0,01

Предположим, фабрика заявляет, что производит батареи со средним весом 2 унции.

Приходит аудитор и проверяет нулевую гипотезу о том, что средний вес батареи составляет 2 унции, в сравнении с альтернативной гипотезой о том, что средний вес не равен 2 унциям, используя уровень значимости 0,01.

Нулевая гипотеза (H 0 ): μ = 2 унции

Альтернативная гипотеза: ( HA ): μ ≠ 2 унции

Аудитор проводит проверку гипотезы для среднего значения и получает p-значение 0,0046 .

Поскольку p-значение 0,0046 меньше уровня значимости 0,01 , аудитор отклоняет нулевую гипотезу.

Он приходит к выводу, что имеется достаточно доказательств того, что истинный средний вес батареи, произведенной на этом заводе, не равен 2 унциям.

Пример: интерпретация P-значения больше 0,01

Предположим, что некоторая культура вырастает в среднем на 25 дюймов в течение трехмесячного вегетационного периода. Однако ученый-агроном считает, что определенное удобрение заставит эту культуру вырасти в среднем более чем на 25 дюймов.

Чтобы проверить это, она применяет удобрение к каждой культуре на определенном поле в течение трехмесячного вегетационного периода.

Затем она выполняет проверку гипотез, используя следующие гипотезы:

Нулевая гипотеза (H 0 ): μ = 20 дюймов (удобрение не повлияет на средний рост)

Альтернативная гипотеза: ( HA ): μ > 20 дюймов (удобрение приведет к увеличению среднего роста)

Проведя проверку гипотезы о среднем значении, ученый получает p-значение 0,3488 .

Поскольку p-значение 0,3488 больше, чем уровень значимости 0,01 , ученый не может отвергнуть нулевую гипотезу.

Она заключает, что нет достаточных доказательств того, что удобрение приводит к увеличению среднего роста урожая.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах представлена дополнительная информация о p-значениях и проверках гипотез:

Объяснение P-значений и статистической значимости
Разница между T-значениями и P-значениями в статистике
P-значение против альфа-канала: в чем разница?

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.