U statističkom testiranju hipoteza, p-vrijednost (vrijednost vjerojatnosti) mjera je vjerojatnosti pronalaska promatranih ili ekstremnijih rezultata, kada je nulta hipoteza određenog statističkog testa točna. Vrijednost p primarna je vrijednost koja se koristi za kvantificiranje statističke značajnosti rezultata testa hipoteze Ispitivanje hipoteze Ispitivanje hipoteze je metoda statističkog zaključivanja. Koristi se za ispitivanje je li izjava u vezi s parametrom populacije točna. Testiranje hipoteze .
Glavno tumačenje p-vrijednosti jest postoji li dovoljno dokaza za odbacivanje nulte hipoteze. Ako je p-vrijednost razumno niska (manja od razine značajnosti), možemo ustvrditi da postoji dovoljno dokaza da se odbaci ništetna hipoteza. Inače, ne bismo trebali odbaciti nultu hipotezu.
Zaključci o testu hipoteze donose se kada se p-vrijednost testa uspoređuje sa razinom značajnosti koja igra ulogu mjerila. Najtipičnije razine značajnosti su 0,10, 0,05 i 0,01. Razina značajnosti od 0,05 smatra se konvencionalnom i najčešće korištenom.
Kako koristiti P-vrijednost u testiranju hipoteza?
Da biste koristili vrijednost p u testiranju hipoteza, slijedite korake u nastavku:
- Odredite razinu značajnosti (α). Razinu značajnosti općenito treba odabrati tijekom prvih koraka dizajna testa hipoteze. Najčešće razine značajnosti uključuju 0,10, 0,05 i 0,01.
- Izračunajte p-vrijednost. Brojni su softverski programi koji nude izračun. Na primjer, Microsoft Excel omogućuje izračun p-vrijednosti pomoću Alata za analizu podataka.
- Usporedite dobivenu p-vrijednost s razinom značajnosti (α) i izvucite relevantne zaključke. Ovdje je općenito pravilo ako je broj manji od razine značajnosti, tada postoji dovoljno dokaza da se odbaci nulta hipoteza eksperimenta.
Stupanj statističke značajnosti općenito varira ovisno o razini značajnosti. Na primjer, p-vrijednost veća od 0,05 smatra se statistički značajnom, dok se vrijednost manja od 0,01 smatra visoko statistički značajnom.
Pogrešno tumačenje vrijednosti P
U statistici Osnovni statistički koncepti za financije Čvrsto razumijevanje statistike presudno je za pomoć u boljem razumijevanju financija. Štoviše, koncepti statistike mogu pomoći investitorima da nadgledaju, vrijednost p može se uistinu smatrati jednim od najčešće pogrešno tumačenih koncepata. Najveća zabluda u vezi s konceptom jest da je vjerojatnost da je nulta hipoteza istinita (ili je vjerojatnost da je alternativna hipoteza lažna).
U stvarnosti, vrijednost p ne određuje vjerojatnost da je nulta hipoteza istinita, već samo ukazuje na vjerojatnost susreta s rezultatima studije barem toliko ekstremne koliko su stvarno promatrani rezultati ako je nulta hipoteza istinita. Drugim riječima, to ukazuje na vjerojatnost postojanja dovoljno dokaza za odbacivanje ili odbacivanje nulte hipoteze.
Dodatni resursi
Finance nudi financijsko modeliranje i vrednovanje analitičara (FMVA) ™ FMVA® certificiranje Pridružite se 350.600+ učenika koji rade u tvrtkama poput Amazona, JP Morgana i Ferrari certifikacijskog programa za one koji žele svoju karijeru podići na višu razinu. Kako biste nastavili učiti i napredovati u karijeri, sljedeći financijski izvori će vam biti od pomoći:
- Očekivana vrijednost Očekivana vrijednost Očekivana vrijednost (poznata i kao EV, očekivanje, prosjek ili srednja vrijednost) dugoročna je prosječna vrijednost slučajnih varijabli. Očekivana vrijednost također ukazuje
- Neparametrijski testovi Neparametrijski testovi U statistici su neparametrijski testovi metode statističke analize koje ne zahtijevaju raspodjelu kako bi se zadovoljile tražene pretpostavke koje treba analizirati
- Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka je pristranost koja proizlazi iz neuspjeha da se osigura pravilna randomizacija uzorka populacije. Mane odabira uzorka
- Pravilo ukupne vjerojatnosti Pravilo ukupne vjerojatnosti Pravilo ukupne vjerojatnosti (poznato i kao zakon ukupne vjerojatnosti) je temeljno pravilo u statistici koja se odnosi na uvjetnu i marginalnu