Що таке P-значення?
У статистиці р-значення - це ймовірність отримання спостережуваних результатів тесту, припускаючи, що нульова гіпотеза правильна. Це рівень граничної значущості в тесті статистичної гіпотези, що представляє ймовірність настання певної події. Значення р використовується як альтернатива точкам відхилення, щоб забезпечити найменший рівень значущості, при якому нульова гіпотеза буде відхилена. Менше значення p означає, що є більш сильні докази на користь альтернативної гіпотези.
Як розраховується величина P?
P-значення обчислюються за допомогою таблиць p-значень або електронних таблиць / статистичного програмного забезпечення. Оскільки різні дослідники використовують різний рівень значущості при вивченні питання, у читача іноді можуть виникнути труднощі зі порівнянням результатів двох різних тестів.
Наприклад, якщо два дослідження прибутку від двох конкретних активів були проведені з використанням двох різних рівнів значущості, читач не міг би легко порівняти ймовірність повернення цих активів.
Для зручності порівняння дослідники часто містять значення р у тесті гіпотез і дозволяють читачеві самостійно інтерпретувати статистичну значимість. Це називається підхідним значенням до тестування гіпотез.
П-ціннісний підхід до тестування гіпотез
Підхід p-значення до тестування гіпотез використовує обчислену ймовірність, щоб визначити, чи є докази для відхилення нульової гіпотези. Нульова гіпотеза, також відома як здогадка, є первинним твердженням про сукупність статистичних даних.
В альтернативній гіпотезі зазначено, чи відрізняється параметр сукупності від значення параметру сукупності, зазначеного в гіпотезі. На практиці значення р або критичне значення зазначається заздалегідь, щоб визначити, як потрібне значення для відхилення нульової гіпотези.
Помилка I типу
Помилка I типу - помилкове відхилення нульової гіпотези. Ймовірність виникнення або відхилення нульової гіпотези помилки типу I, коли вона відповідає дійсності, еквівалентна використаному критичному значенню. І навпаки, ймовірність прийняття нульової гіпотези, коли вона відповідає дійсності, еквівалентна 1 мінус критичному значенню.
Приклад реального світу-значення P
Припустимо, інвестор стверджує, що ефективність їхнього інвестиційного портфеля еквівалентна показнику стандарту Standard & Poor's (S&P) 500. Щоб визначити це, інвестор проводить двосхилий тест. Нульова гіпотеза стверджує, що дохідність портфеля еквівалентна доходності S&P 500 протягом визначеного періоду, в той час як альтернативна гіпотеза говорить про те, що дохідність портфеля та дохідність S&P 500 не є рівнозначними. Якщо інвестор провів односхилий тест, альтернативна гіпотеза стверджує, що дохідність портфеля або менша, або більша, ніж прибуток S&P 500.
Одне широко використовуване значення p становить 0, 05. Якщо інвестор робить висновок, що р-значення менше 0, 05, є вагомі докази проти нульової гіпотези. В результаті інвестор відкине нульову гіпотезу і прийняв би альтернативну гіпотезу.
І навпаки, якщо р-значення перевищує 0, 05, це вказує на слабкі докази проти гіпотези, тож інвестор не зможе відкинути нульову гіпотезу. Якщо інвестор виявить, що р-значення становить 0, 001, є вагомі докази проти нульової гіпотези, і дохідність портфеля та прибуток S&P 500 можуть не бути еквівалентними.
