Ce este un test P?
Un test P este o metodă statistică care testează valabilitatea ipotezei nule care afirmă o afirmație acceptată în mod comun cu privire la o populație. Deși termenul nul este un pic înșelător, obiectivul este de a testa faptul acceptat prin încercarea de a respinge sau anula acest lucru. Testul P poate oferi dovezi care pot respinge sau nu pot respinge (statisticile vorbesc pentru „neconcludente”) o cerere acceptată pe scară largă.
Cheie de luat cu cheie
- Un test P este o metodă statistică care testează validitatea ipotezei nule care afirmă o afirmație acceptată în mod obișnuit cu privire la o populație. Cu cât valoarea p este mai mică, cu atât mai puternică este dovada că ipoteza nulă trebuie respinsă și că ipoteza alternativă ar putea să fie mai credibil. Statistica testului P urmează de obicei o distribuție normală normală atunci când se utilizează dimensiuni mari de eșantion.
Înțelegerea testului P
Un test P calculează o valoare care permite cercetătorului să determine credibilitatea cererii acceptate. Valoarea p corespunzătoare este comparată cu un nivel semnificativ din punct de vedere statistic (nivel de încredere), alfa (α), pe care cercetătorul a ales-o pentru a măsura aleatoritatea rezultatelor. Statistica testului P urmează în mod obișnuit o distribuție normală normală atunci când se utilizează dimensiuni mari de eșantion.
Cercetătorii vor alege de obicei niveluri alfa de 5% sau mai mici, ceea ce se traduce la niveluri de încredere de 95% sau mai mari. Cu alte cuvinte, o valoare p mai mică de un nivel alfa de 5% înseamnă că există șanse mai mari de 95% ca rezultatele tale să nu fie aleatorii, sporind astfel importanța rezultatelor tale. Aceasta este dovada care ar permite cercetătorului să respingă ipoteza nulă.
- Cu cât valoarea p este mai mică (p-valoare <alpha), cu atât este mai puternică dovezile că ipoteza nulă trebuie respinsă și că ipoteza alternativă ar putea fi mai credibilă. Cu cât este mai mare valoarea p (valoarea p> alfa), slabe dovezile împotriva ipotezei nule, ceea ce înseamnă că nu poate fi respins, ceea ce face ca testul să fie neconcludent.
Atunci când efectuează un test de ipoteză pentru validarea unei revendicări, cercetătorul postulează două ipoteze - nul (H 0) și alternativ (H 1). Formularea ipotezelor nule și alternative este esențială pentru utilitatea pe care un test P o poate oferi cercetătorului.
Ipoteza nulă afirmă o credință sau o premisă obișnuită pe care cercetătorul o testează pentru a vedea dacă o pot respinge. Punctul cheie de înțeles este că cercetătorul dorește să respingă întotdeauna ipoteza nulă și testul P îi ajută să atingă acest obiectiv. Un alt punct de reținut este că, dacă testul P nu respinge ipoteza nulă, testul este considerat a fi neconcludent și nu este în niciun fel menit să fie o afirmare a ipotezei nule.
Ipoteza alternativă este explicația diferită prezentată de cercetător pentru a explica mai bine fenomenul cercetat. Ca atare, trebuie să fie singura sau cea mai bună explicație alternativă posibilă. În acest fel, dacă valoarea p validează o respingere a ipotezei nule, atunci ipoteza alternativă poate fi privită ca fiind credibilă.
Test Z și test T
Un tip comun și simplist de testare statistică este un test z, care testează semnificația statistică a unei medii de probă față de media ipotezată, dar necesită cunoașterea abaterii standard a populației, ceea ce de multe ori nu este posibil. Testul t este un tip de test mai realist prin faptul că necesită doar abaterea standard a eșantionului, spre deosebire de abaterea standard a populației.
Înțelegerea modului în care statisticile pot avea impact asupra dezvoltării produselor, în special în biotehnologie, poate fi destul de utilă pentru a ghida investitorii să ia decizii de investiții mai informate. De exemplu, o înțelegere de bază a rezultatelor statistice pentru un studiu clinic promițător al medicamentului poate fi de neprețuit în evaluarea rentabilităților potențiale ale unui stoc de biotehnologie.
