Valor p
Calcular valores p para pruebas de hipótesis estadísticas
Cómo usar Valor p
- 1Ingrese una prueba de estadística y libertad (o efecto y muestra).
- 2Seleccione el tipo de cola: Uno o dos.
- 3Vea el valor p y si es significativo bajo el alfa que selecciona.
Comprende el valor p
p = P (pruebas estadísticas, observaciones de torio, set de torio H0)p El valor es la probabilidad de que al menos como resultado extremo como se observó la muestra cuando se estableció la suposición original.
Los valores de p pequeños (bajo el alfa que se establece, por lo general 0,05) indican que las observaciones son poco probables que ocurran bajo la suposición original, y H0 es rechazado.
El valor P se define precisamente como:** la probabilidad de observar el resultado actual (o más extremo) si la suposición original es verdadera.** Tenga en cuenta que no es ** ** "la suposición original es una probabilidad real" o "la probabilidad de una conclusión equivocada" ** Esta es la frase más errónea en las estadísticas. P = 0,03 significa "Si realmente no hay diferencia entre los dos grupos, sólo el 3% de la probabilidad es ver tal diferencia" en lugar de "97% está seguro de que hay una diferencia".
Otro área común de error es el uso de P 0 0 0,05 como un "efecto alto". Los valores de P se ven afectados por el efecto ** ** y ** muestra **: cuando el tamaño de la muestra es suficientemente grande, una diferencia insignificante también puede producir valores de P muy pequeños. Por ejemplo, dos grupos son de 0,1 centímetros de altura, y Ps puede ser mucho más pequeño que 0,05 para una muestra de 100.000 personas, pero la diferencia no tiene sentido. # Los resultados deben ser reportados al mismo tiempo que el efecto (por ejemplo, el riesgo relativo de Cohen) y el intervalo de confianza**, y el valor P por sí solo puede conducir fácilmente a conclusiones engañosas.
| Rango de P | Intensidad de las pruebas | Expresión común | Decisiones típicas |
|---|---|---|---|
| > 0.10 | Ninguna prueba para oponerse a la suposición original | No significativo | No rechace H0 |
| 0.05 – 0.10 | Pruebas débiles | Los bordes son significativos. | Más datos necesarios |
| 0.01 – 0.05 | Pruebas medianas | Significado | Rechazo H0 |
| 0.001 – 0.01 | Fuerte evidencia. | Alto | Rechazo H0 |
| < 0.001 | Extrema evidencia. | Muy significativo. | Rechazo H0 |
P-valores y interpretación comúnmente utilizada de los niveles prominentes
Preguntas frecuentes
P = 0,05 ¿puedes probar mi teoría?
No, es evidencia contra la hipótesis original, no tu teoría de la probabilidad real.
¿Uno y doble?
Alfa de doble cola a ambos extremos; solo cola simple cuando hay una dirección predeterminada.
¿Qué es Alpha?
Usted estableció un umbral pre-set de alto perfil, comúnmente 0,05, para controlar falsos positivos.
P ¿No significa que no hay diferencia?
Esto no se puede decir. "invisible" simplemente significa que los datos actuales no son suficientes para rechazar la suposición original, que puede ser cierto que no hay diferencia, o que no hay suficiente tamaño de muestra (menos estadísticamente eficaz). La expresión correcta es "no hay diferencia significativa detectada" en lugar de "ninguna diferencia probada". La conclusión de "Equivalencia" requiere una prueba de equivalencia específica (TOST) y preconfigura un nivel aceptable de equivalencia.
¿Qué pasa con múltiples pruebas?
Aumentará el número de falsos positivos. Cuando se realiza un solo umbral de prueba de 0,05, se realizan 20 pruebas independientes y se espera una P = 0,05 sin ningún efecto real. Se llama un problema multicompañero. El método de corrección habitual es Bonferroni (valores de umbral separados por el número de pruebas, por ejemplo 0.0025) o control FDR (tasa de consumo, método Benjamin-Hochberg, más liberal y más común).
Más herramientas
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