Cách Tính P Value

Ngẫu nhiên tốt các cỗ tiêu chuẩn chỉnh những thống kê bình chọn tính thốt nhiên của một dãy bit nhị phân (hoặc của một mối cung cấp nhị phân) là điều thường xuyên được nhắc tới vào mật mã <1>. Trong kiểm tra đưa thiết thống kê, các đơn vị công nghệ mật mã hay được sử dụng mang đến một đại lượng được Hotline là p-giá trị. Bài viết này sẽ ra mắt vài nét về lịch sử dân tộc cách tân và phát triển, giải pháp sử dụng với ý nghĩa của p-quý giá.

Bạn đang xem: Cách tính p value

Các khái niệm cơ bản

Trong thống kê lại, số đông bỏng đoán thù tương quan đến phân phối hận chưa biết F của một biến chuyển ngẫu nhiên X được gọi là đưa thiết thống kê lại. Ở một đưa thiết ví dụ, ví như mục đích của tiêu chuẩn những thống kê là xác minch coi liệu mang thiết này có không đúng hay là không nhưng mà ko thực hiện khảo sát các trả thiết khác, thì tiêu chuẩn chỉnh những điều đó được gọi là tiêu chuẩn chân thành và ý nghĩa. Một mang thiết thống kê lại chỉ đề cùa đến giá trị số của các tđắm say số không biết của một phân bổ được Call là đưa thiết tsay đắm số. Phương pháp nhằm xác minc trả thiết thống kê được call là kiểm tra những thống kê. Kiểm định của các giả thiết tsay mê số được call là kiểm tra tsay đắm số. Cũng có thể gồm các giả thiết ko tđắm say số và các kiểm định ko tmê say số.

vì thế, đưa thiết duy nhất cần phải chứng minh trong kiểm nghiệm này và biểu đạt sự kiện chống lại được điện thoại tư vấn là giả thiết null. Một hiệu quả được hiểu tất cả chân thành và ý nghĩa thống kê trường hợp nó chất nhận được bác bỏ trả thiết null (“null” tất cả tương quan tới cồn từ “nullify-chưng bỏ”). Theo lập luận bác quăng quật một luận đề (reductio ad adsurdum reasoning), kết quả có ý nghĩa sâu sắc những thống kê sẽ khá nặng nề khả thi nếu như mang thiết null biết đến đúng. Việc chưng vứt trả thiết null ngụ ý rằng, đưa thiết chuẩn xác (đối thiết - alternative sầu hypothesis) phía bên trong phần bổ sung cập nhật logic của đưa thiết null. Tuy nhiên, vấn đề chưng vứt mang thiết null ko cho biết loại như thế nào trong các những đối thiết sẽ là đúng, trừ Lúc tất cả một đối thiết đơn cho mang thiết null.

Ví dụ, trường hợp một giả thiết null nói rằng, một thống kê giản lược nào đó tuân theo phân bố chuẩn chỉnh N(0,1) thì câu hỏi bác bỏ quăng quật trả thiết null này hoàn toàn có thể tức là (i) giá trị mức độ vừa phải không bằng 0, hoặc (ii) phương không đúng chưa phải là 1 trong hoặc (iii) phân bổ ko là chuẩn chỉnh tắc cùng phụ thuộc vào vào một số loại dạng hình của kiểm định được triển khai. Tuy nhiên, trong trường vừa lòng cùng dành được chưng bỏ đưa thiết vừa phải bởi 0 cùng biết được phân bố là chuẩn tắc, phương thơm không đúng bởi 1 thì phnghiền kiểm nghiệm giả thiết null cũng không cho biết giá trị không giống 0 nào mà chỉ rất có thể gật đầu đồng ý nó là vừa phải chuẩn xác.

p-cực hiếm được áp dụng trong toàn cảnh chu chỉnh đưa thiết null để định lượng khái niệm về ý nghĩa sâu sắc thống kê lại của vật chứng. Kiểm định đưa thiết null là lập luận bác vứt một luận đề được phù hợp nghi đến kỹ thuật những thống kê. Về thực chất, một xác định được xem là hợp lệ giả dụ xác minh trái lập của nó cấp thiết tiến hành được.

Nếu X là 1 trong những vươn lên là bỗng nhiên trình diễn dữ liệu được quan sát và H là mang thiết thống kê lại đang rất được chú ý, thì định nghĩa về chân thành và ý nghĩa những thống kê hoàn toàn có thể được định lượng một bí quyết đơn giản và dễ dàng vì chưng xác suất gồm điều kiện Pr(X|H), đưa ra kỹ năng của một sự khiếu nại quan tiền tiếp giáp một mực X giả dụ giả thiết H biết đến đúng. Tuy nhiên, nếu như X là một trong những thay đổi bỗng dưng liên tục, Tỷ Lệ quan lại gần kề được một ngôi trường vừa lòng ví dụ của x là bằng 0. Nghĩa là, Pr(X = x|H) = 0. Do kia, khái niệm đơn giản này là không đủ cùng rất cần được thay đổi để tương xứng với những phát triển thành thốt nhiên tiếp tục.

Vấn đề này giúp nắm rõ rằng các p-quý giá không nên bị nhầm lẫn với Tỷ Lệ về mang thiết (nhỏng được thực hiện trong kiểm định trả thiết Bayes) ví dụ điển hình như: Pr(H|X) -Phần Trăm của đưa thiết lúc tài liệu đã có mang đến, hoặc Pr(H) - phần trăm của giả thiết là đúng, hoặc Pr(X) -phần trăm của bài toán quan liền kề được dữ liệu vẫn đến.

Định nghĩa p-giá bán trị

p-giá trị được khái niệm là phần trăm, bên dưới đưa thiết null H (đôi khi được cam kết hiệu là H0 trái ngược với Habiểu hiện mang thiết thay thế sửa chữa (alternative), null còn có nghĩa là “0”) về phân păn năn không biết F của trở thành bỗng dưng X, cho biến đổi được quan lại sát nhỏng là một trong những cực hiếm bằng hoặc thái rất (extreme) rộng quý giá quan lại gần kề được (có thể là “Khủng hơn” tốt “nhỏ tuổi hơn”). Nếu x là giá trị quan liêu cạnh bên được, thì tùy trực thuộc vào giải pháp nhưng mà bọn họ diễn giải nó. Quan điểm bởi hoặc thái cực hơn đối với mẫu mà thực tiễn sẽ quan lại ngay cạnh được rất có thể ý niệm rằng Xx (sự kiện đuôi mặt phải), Xx (sự kiện đuôi mặt trái) hoặc sự khiếu nại đưa ra Tỷ Lệ nhỏ dại duy nhất trong những Xx cùng Xx (sự kiện gồm nhị đuôi).

Tức là, p-quý giá được đến bởi 3 giá bán trị: Pr(Xx|H) cho việc khiếu nại đuôi bên phải; Pr(Xx|H) cho việc khiếu nại đuôi bên trái cùng 2.minH) cho việc khiếu nại bao gồm nhì đuôi.

Có một vài ba bí quyết màn biểu diễn p-giá trị như: p-value theo Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ; P. value theo Hiệp hội Y học tập Hoa Kỳ còn theo Thương Hội Tâm lý Hoa Kỳ thì nó được cam kết hiệu là p value.


*

Hình 1. lấy ví dụ của vấn đề tính p-giá trị

Hình 1 diễn đạt một ví dụ về Việc tính p-giá trị. Trong số đó, trục tung là mật độ xác suất của từng tác dụng, được tính bên dưới trả thiết null. p-cực hiếm là diện tích được giới hạn do đường thẳng đứng trải qua điểm quan gần cạnh được với phía bên dưới con đường tỷ lệ phần trăm. Đó là Phần Trăm của hiệu quả quan liêu cạnh bên được (hoặc thái rất hơn) cùng với mang thiết rằng giả thiết null đúng.

p-giá trị càng nhỏ thì chân thành và ý nghĩa càng cao vày, nó giúp tín đồ khảo sát nhận ra, trả thiết đang rất được để mắt tới có thể ko phân tích và lý giải thỏa đáng quan liêu gần kề. Giả thiết null H bị chưng vứt ví như một trong các ba phần trăm trên nhỏ tuổi rộng hoặc bằng một cực hiếm ngưỡng nhỏ tuổi, cố định và thắt chặt nhưng được khẳng định trước một giải pháp tùy ý α, được call là nút chân thành và ý nghĩa. Không hệt như p-cực hiếm, mức α không xuất phát điểm từ ngẫu nhiên tài liệu quan lại gần kề nào với ko dựa vào vào trả thiết nằm tại các đại lý. Txuất xắc vào đó, quý hiếm của α được đề ra do công ty nghiên cứu trước lúc khám nghiệm dữ liệu, nênquý giá của αlà tùy ý. Theo quy ước, α thường xuyên được đặt bởi 0,05; 0,01; 0,005 hoặc 0,001.

Vì giá trị của x khẳng định sự kiện đuôi phía trái hoặc đuôi mặt yêu cầu là 1 trong biến chuyển thiên nhiên, cần p-cực hiếm trở thành một hàm của x và nó là một trong những đổi thay đột nhiên. Dưới đưa thiết null, p-quý giá được xác định các trên khoảng <0, 1>, giả sử rằng x là liên tục. Do kia, p-quý hiếm ko thắt chặt và cố định.

lấy ví dụ như, một thử nghiệm được thực hiện để xác minh xem kết quả của Việc tung đồng xu bao gồm thăng bằng hay là không (thời cơ đều bằng nhau của vấn đề hạ cánh sấp (tails) hay ngửa (heads) hoặc tất cả lệch không thăng bằng (một kết quả có không ít năng lực rộng đối với hiệu quả khác).

Giả sử, những tác dụng phân tích cho biết đồng xu con quay phương diện ngửa lên ở trên 14 lần vào tổng cộng đôi mươi lần tung. Giả thiết null là đồng xu là cân bằng và thống kê kiểm định là tần số rơi phương diện ngửa. Nếu chu chỉnh đuôi bên cần được coi như xét, p-cực hiếm của công dụng này là cơ hội để một đồng xu thăng bằng rơi xung quanh ngửa ít nhất 14 lần trong các 20 lần tung. Xác suất đó rất có thể được xem từ các thông số nhị thức là:


*

Xác suất này là p-quý giá, chỉ để mắt tới những công dụng cực đoan mà có lợi đến khía cạnh ngửa. Đây được điện thoại tư vấn là thí điểm một đuôi (mặt phải). Tuy nhiên, thiên lệch hoàn toàn có thể theo một trong các nhì hướng, chủ yếu về các khía cạnh ngửa hoặc các khía cạnh sấp. Txuất xắc vào đó có thể tính p-giá trị hai phía, xem xét thiên lệch nghiêng hẳn về các mặt ngửa hoặc các phương diện sấp. Vì phân phối hận nhị thức là đối xứng cho một đồng xu tiền cân đối, p-quý hiếm nhì phía chỉ đơn giản là gấp hai p-quý hiếm một bên đã tính được xem, đến tác dụng p-quý hiếm 0,116.

Phân tích rõ ràng ví dụ bên trên, ta có:

- Giả thiết null(H0): đồng xu tiền là cân bằng cùng với Pr (rơi với khía cạnh ngửa) = 0,5.

- Thống kê kiểm định: Số lần rơi cùng với mặt ngửa.

- Mức: 0,05.

- Quan sátO: 14 lần khía cạnh ngửa trong số trăng tròn lần tung.

- p-cực hiếm hai phía của quan liêu giáp O Khi gồm H0 = 2.minPr(số khía cạnh ngửa ≥14), Pr (số phương diện ngửa ≤14) = 2.min0,058, 0,978 = 0,116.

Lưu ý, Pr(số phương diện ngửa ≤ 14 đầu) = 1 - Pr(số khía cạnh ngửa ≥ 14) + Pr(số phương diện ngửa = 14) = 1 – 0,058 + 0,036 = 0,978. Tuy nhiên, tính đối xứng của phân bổ nhị thức cần cần tính nhằm tiến hành tìm phần trăm bé dại hơn vào hai tỷ lệ. Ở đây, p-giá trị được xem thừa vượt 0,05, Tức là dữ liệu bên trong phạm vi của không ít gì sẽ xảy ra 95% mốc giới hạn nếu như đồng tiền vào thực tiễn cân đối. Do đó, trả thiết null không bị bác vứt ở tầm mức 0,05.

Xem thêm: Tóm Tắt Lịch Sử Quân Đội Nhân Dân Việt Nam, :: Lich Su Viet Nam ::

Tuy nhiên, giả dụ bao gồm thêm 1 phương diện ngửa nữa, p-cực hiếm kết quả (nhị phía) sẽ là 0,0414 (4,14%). Trong trường phù hợp đó, đưa thiết null sẽ ảnh hưởng từ chối ở tại mức 0,05.

Lịch sử ra đời

Việc tính tân oán các p-quý giá bao gồm từ trong những năm 1700. Khiđó, chúng được ứng dụng mang lại bài toánPhần Trăm giới tính nhỏ bạn khi sinh vàchân thành và ý nghĩa thống kê so với giả thiết null về xác suất sinch nam nhi với gái cân nhau. Năm 1710, John Arbuthnot -fan nghiên cứu và phân tích thắc mắc nàyđãkhám nghiệm làm hồ sơ sinc tạiLondon trong 82 năm (từ 1629 mang lại 1710). Mỗi năm, số nam giới xuất hiện làm việc London phần đông thừa vượt số thiếu nữ. khi coi chu kỳ sinh con trai nhiều hơn thế giỏi tần số sinc đàn bà nhiều hơn thế có công dụng hệt nhau, thì Phần Trăm của tác dụng quan gần kề được là 0,582, hoặc khoảng 1 trong các 4.836.000.000.000.000.000.000.000 trường hòa hợp. Trong thuật ngữ văn minh, kia chínhlà p-giá trị. Giá trị này nhỏ đến đáng ngạc nhiên, khiến cho Arbuthnot đi mang lại kết luậnrằng, đó là điều quan trọng tính tân oán được mà do tự nhiên. Theo thuật ngữ tân tiến, ông chưng bỏ mang thiết null về khả năng sinch nam nhi và con gái có công dụng hệt nhau ở tại mức ý nghĩa p = 1/282.


*

*

*
*

Hình 4. Karl Pearson

Việc thực hiện p-quý giá trong thống kê lại đã có phổ biến vày Ronald Fisher với nó đóng trách nhiệp phương châm trung vai trung phong trong biện pháp tiếp cận củaông so với chủ đề này. Trong cuốn nắn sách gồm tác động to Statistical methods for retìm kiếm workers (1925), Fisher sẽ khuyến nghị mức p = 0,05 hoặc kĩ năng thừa thừa một trong trăng tròn, vày tình cờ, nhỏng là một trong giới hạn mang đến chân thành và ý nghĩa những thống kê và vận dụng điều này cho phân bố chuẩn tắc (như một chu chỉnh hai phía).

Sau đó, ông sẽ tính tân oán một bảng các giá bán trịtương tự nlỗi Elderlớn. Tuy nhiên, ônghòn đảo ngược sứ mệnh của χ2 với p. Nghĩa là, cụ bởi tính p cho những quý hiếm khác biệt của χ2 (cùng bậc tự do n), ông đang tính các quý giá của χ2 cơ mà đem về các p-giá trị được chỉ định và hướng dẫn, cố kỉnh thể:0,99; 0,98; 0,95; 0,90; 0,80; 0,70; 0,50; 0,30; 0,20; 0,10; 0,05; 0,02 cùng 0,01. Điều kia chất nhận được đối chiếu các quý giá tính được của χ2 đối với ngưỡng với khuyến khích áp dụng những p-cực hiếm (đặc biệt là 0,05; 0,02 và 0,01) làm cho điểm cắt.


Hình 5. Ronald Fisher

Nhỏng một minch họa về bài toán áp dụng các p-giá trị vào mục đích cùng phân tích và lý giải những thí nghiệm, trong cuốn nắn sách The Design of Experiment (1935), Fisher vẫn trình diễn xem sét nếm trà soát của một đàn bà tên là Muriel Bristol. Đâylà ví dụ nổi bật của p-quý giá. Để Review tulặng cha, Muriel Bristol hoàn toàn có thể khác nhau cách trộn tkiểm tra bằng phương pháp nếm (cho sữa vào ly trước, rồi sau đó mới mang lại tkiểm tra, hoặc ngược lại). Muriel Bristol được gửi mang đến 8 ly trà soát pha theo nhị bí quyết bên trên với tỉ trọng hệt nhau với được tận hưởng xác định biện pháp trộn trà soát từng cốc. Trong ngôi trường thích hợp đưa thiết null là cô ấy không có tác dụng đặc trưng, kiểm định là kiểm tra đúng mực của Fisher với p-quý hiếm là:


Fisher chuẩn bị từ chối trả thiết null (chăm chú hiệu quả rất cực nhọc xẩy ra vị tình cờ) nếu tất cả các ly được phân một số loại một bí quyết đúng đắn. Trong nghiên cứu thực tiễn, Bristol vẫn phân loại đúng mực toàn bộ 8 cốc.

Fisher nhắc lại ngưỡng p = 0,05 với lý giải tính phải chăng rằng, thường thì, nhằm dễ dãi, những đơn vị thí điểm đem 5% làm cho nút chân thành và ý nghĩa tiêu chuẩn, theo đó, chúng ta sẵn sàng chuẩn bị bỏ lỡ tất cả các kết quả nhưng ko đã có được tiêu chuẩn chỉnh này. Bằng phương pháp này, họ loại khỏi cuộc đàm luận tiếp sau phần nhiều hơn của không ít dịch chuyển mà những ngulặng nhân nghĩa cờ sẽ đưa vào những tác dụng thể nghiệm.

Phân tía cùng cách tính

lúc mang thiết null là đúng, nếu như nó bao gồm dạng H0: ϴ=ϴ0(kiểm tra tsay đắm số) với biến đổi tình cờ nằm tại vị trí cơ sở là thường xuyên, thì phân phối hận phần trăm của p-cực hiếm là đều bên trên khoảng tầm <0,1>. trái lại, nếu mang thiết sửa chữa thay thế (đối thiết) là đúng, phân bố nhờ vào vào kích cỡ mẫu mã cùng giá trị thực của tđắm say số đang rất được phân tích <4,5>.

Thông thường, X là một trong thống kê lại kiểm nghiệm, ráng vì bất kỳ quan lại liền kề như thế nào trong những những quan liền kề thực tiễn. Thống kê kiểm nghiệm là đầu ra của một hàm vô vị trí hướng của toàn bộ những quan ngay cạnh. Thống kê này hỗ trợ một số tốt nhất, chẳng hạn như vừa phải hoặc thông số đối sánh, bắt tắt những đặc điểm của dữ liệu Theo phong cách tất cả liên quan cho một cuộc điều tra rõ ràng. do vậy, thống kê kiểm nghiệm tuân theo một phân bố được xác minh do hàm, được áp dụng để xác định con số thống kê của kiểm tra đó và phân bố của tài liệu quan liêu gần kề đầu vào.

Đối cùng với trường phù hợp đặc biệt trong số ấy dữ liệu được đưa định theo đúng phân bổ chuẩn tắc, tùy nằm trong vào bản chất của thống kê chu chỉnh nhưng mang thiết các đại lý của thống kê lại kiểm tra, các phương pháp chu chỉnh trả thiết null không giống nhau đã được cải cách và phát triển. Một số bài bác kiểm nghiệm như thế là z-chu chỉnh mang đến phân bố chuẩn chỉnh tắc, t-kiểm nghiệm đến t-phân bố của Student, f-kiểm định mang lại f-phân bổ. khi tài liệu không tuân theo phân bổ chuẩn tắc, vẫn rất có thể dao động phân bổ của những thống kê lại kiểm tra này qua phân bố chuẩn chỉnh tắc bằng phương pháp Gọi định lý giới hạn trung trọng tâm cho những mẫu lớn, nhỏng trong ngôi trường phù hợp kiểm định chi-bình pmùi hương của Pearson.

Việc tính toán p-cực hiếm đòi hỏi một đưa thiết null, thống kê kiểm định (cùng với vấn đề quyết định liệu nhà nghiên cứu đã thực hiện kiểm định một phía giỏi nhì phía) cùng dữ liệu. Mặc dù điều này có thể dễ dãi nhưng vấn đề tính phân bổ đem mẫu mã theo đưa thiết null và tiếp đến câu hỏi tính hàm phân bổ tích lũy hay là một sự việc khó khăn. Ngày nay, bài toán tính toán thù này được tiến hành bởi ứng dụng những thống kê trải qua các phương thức tính số (chứ không hẳn là bí quyết chính xác). Thực tế, vào nửa đầuthay kỷ XX, vấn đề đó đã được tiến hành trải qua những giá trị cùng người ta đang ngoại suy hoặc nội suy ra các p-giá trị từ các quý hiếm tách rốc này. Ttốt bởi sử dụng một bảng của những p-cực hiếm, Fisher đã tính ngược những hàm phân bổ tích trữ, ra mắt một danh sách các cực hiếm của thống kê chu chỉnh cho các p-cực hiếm cố định và thắt chặt mang lại trước. Như vậy khớp ứng cùng với việc tính hàm phân vị (hàm phân bố tích trữ nghịch hòn đảo với các khoảng tầm phân chia bởi nhau).

Sử dụng

p-quý hiếm được áp dụng thoáng rộng vào kiểm định trả thiết những thống kê, đặc biệt quan trọng vào kiểm nghiệm chân thành và ý nghĩa của giả thiết null. Trong phương thức này, nó là một phần của mục tiêu phân tích. Trước lúc triển khai thử nghiệm, fan ta chọn một mô hình (đưa thiết null) cùng cực hiếm ngưỡng đến p, được điện thoại tư vấn là nấc ý nghĩa của kiểm tra, theo truyền thống là 5% hoặc 1% cùng được ký kết hiệu là α. Nếu p-quý giá nhỏ tuổi hơn nấc chân thành và ý nghĩa đang chọn (α), điều này cho thấy, dữ liệu được quan liêu ngay cạnh ko cân xứng một bí quyết yêu thích xứng đáng với đưa thiết null cùng mang thiết null rất có thể bị chưng quăng quật. Tuy nhiên, trong trường đúng theo trở lại, điều đó không minh chứng rằng trả thiết được chu chỉnh là đúng. Lúc p-quý hiếm được tính toán đúng chuẩn, kiểm nghiệm này đảm bảo an toàn rằng tỷ lệ lỗi các loại I nhiều độc nhất là α. Đối cùng với đối chiếu điển hình nổi bật, sử dụng ngưỡng giảm α = 0,05 tiêu chuẩn chỉnh, giả thiết null bị lắc đầu Lúc p 0,05. Bản thânp-quý hiếm trường đoản cú nó không cung cấp giải thích về những Xác Suất của các giả thiết nhưng mà chỉ là 1 quy định để ra quyết định gồm phủ nhận giả thiết null hay là không.

Một số sai lầm thường xuyên gặp gỡ

Sử dụng không nên những p-quý giá hoặc giải thích không đúng về p-quý hiếm khá thông dụng vào nghiên cứu và phân tích kỹ thuật cùng giảng dạy công nghệ.

Từ giải pháp tiếp cận kiểm tra mang thiết Neyman-Pearson cho các suy đoán những thống kê, dữ liệu thu được bằng cách đối chiếu p-cực hiếm với khoảng ý nghĩa đã mang lại 1 trong các hai kết quả: giả thiết null bị không đồng ý (tuy vậy ko chứng tỏ rằng đưa thiết null là sai) hoặc mang thiết null quan trọng bị bác bỏ vứt ở mức ý nghĩa sâu sắc kia (mặc dù điều ấy ko chứng minh rằng đưa thiết null là đúng).

Từ phương pháp tiếp cận kiểm tra thống kê của Fisher cho các suy luận những thống kê, một p-giá trị rẻ có nghĩa là: đưa thiết null là đúng với một sự kiện siêu cực nhọc có chức năng sẽ xảy ra hoặc đưa thiết null là không đúng.

Một thực tế đã trở nên chỉ trích dữ dội là chấp nhận đưa thiết sửa chữa thay thế mang đến bất kỳ p-cực hiếm nào dưới 0,05 cơ mà không có bằng chứng hỗ trợ không giống. Mặc mặc dù p-giá trị siêu bổ ích vào bài toán Đánh Giá mức độ không tương thích của tài liệu với cùng 1 quy mô thống kê lại ví dụ, những yếu tố theo ngữ chình họa cũng đề nghị được xem xét, ví dụ điển hình như: mục đích nghiên cứu và phân tích, unique của các phép đo, vật chứng bên phía ngoài cho hiện tượng kỳ lạ đã nghiên cứu cùng tính đúng theo lệ của các giả định có tác dụng các đại lý mang lại phân tích dữ liệu.

p-quý hiếm chưa phải là xác suất mà giả thiết null là đúng hoặc xác suất mà trả thiết sửa chữa là không nên. p-quý hiếm hoàn toàn có thể đã cho thấy mức độ tương xứng giữa tập dữ liệu và một lý giải mang thiết cụ thể (chẳng hạn như mang thiết null). Cụ thể, p-quý giá hoàn toàn có thể được xem là Xác Suất tiên nghiệm nhằm tối thiểu cũng có được kết quả tối thiểu là lớn số 1 tốt bé xíu nhấtnhư hiệu quả quan tiền liền kề được, cho rằng đưa thiết null là đúng. Không nên lầm lẫn nó cùng với xác suất hậu nghiệm rằng đưa thiết null là đúng khi sẽ cho kết quả quan lại ngay cạnh được. Vấn đề này được miêu tả bằng công thức như sau:

Pr(quan lại liền kề | mang thiết) # Pr(trả thiết | quan tiền sát)

Xác suất của việc quan sát thấy một hiệu quả khi biết rằng một trả thiết làm sao chính là đúng không tương tự với xác suất rằng trả thiết sẽ là đúng lúc biết rằng kết quả sẽ nói bên trên được quan liêu gần kề thấy. Trong ngôi trường hòa hợp này, câu hỏi sử dụng p-giá trị nlỗi một “điểm số” đến mang thiết là phạm một lỗi súc tích cực kỳ nghiêm trọng Khi nhầm lẫn quan niệm và địa điểm thân “trả thiết” với “quan tiền sát”.

p-cực hiếm chưa phải là phần trăm mà lại các tác dụng quan cạnh bên được tạo nên chỉ vì chưng cơ hội đột nhiên. p-quý hiếm được tính bên dưới đưa định rằng một mô hình một mực (thường xuyên là giả thiết null) là đúng. Điều này tức là p-giá trị là một trong những tuyên ổn ba về quan hệ của tài liệu với mang thiết đó.

Mức chân thành và ý nghĩa 0,05 (mức α) chỉ là một trong những quy ước, thường xuyên được áp dụng có tác dụng nhóc con giới giữa một p-quý hiếm tất cả ý nghĩa những thống kê cùng một p-cực hiếm không tồn tại ý nghĩa sâu sắc thống kê lại. Tuy nhiên, vấn đề đó không có nghĩa rằng có một nguyên do khoa họcnhằm chú ý kết quả sinh sống những phía trái chiều của bất kỳ ngưỡng làm sao (khác với 0,05) là khác biệt chất lượng.

p-quý giá ko cho thấy thêm form size hoặc trung bình quan trọng của tác dụng quan liêu gần kề được. Một p-quý hiếm nhỏ có thể được quan lại cạnh bên cho một công dụng hoàn toàn không tồn tại chân thành và ý nghĩa hoặc có giá trị đặc biệt quan trọng. Trong thực tiễn, nếu như cỡ mẫu càng lớn thìcông dụng tối thiểu quan trọng để tạo thành p-quý hiếm bao gồm ý nghĩa sâu sắc thống kê lại càng nhỏ tuổi.

Tài liệu trích dẫn

1. Andrew Rukhin et al., A Statistical Test Suite for Random & Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications, NIST Special Publication 800-22 Revision 1a, April 2010.

2. William Palin Elderton, Tables for Testing the Goodness of Fit of Theory to Observation,Biometrika Trust,1(2), 1902, pp. 155–163.

3. Karl Pearson, On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed lớn have sầu arisen from random sampling, Journal The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, Series 5, Volume 50, 1900 -Issue 302, pp. 157–175.

4. Bhaskar Bhattacharya, DeSale Habtzghi, Median of the p-value under the alternative sầu hypothesis,The American Statistician,56(3) 2002, pp. 202–206.

5. H.M.J. Hung, R.T. O'Neill, P.. Bauer, K. Kohne, The behavior of the p-value when the alternative sầu hypothesis is true",Biometrics,53(1) 1997, pp. 11–22.