Die Bedeutung der "p-Wert" von einem Test

Das Endergebnis eines statistischen Signifikanztest ist ein p-Wert, was die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass zufällige Schwankungen allein Ergebnisse erzeugt haben könnte, die von der Nullhypothese unterschied (H₀), In Richtung der alternativen Hypothese (H_Alt), Die von zumindest so viel wie das, was Sie in Ihren Daten beobachtet.

Wenn diese Wahrscheinlichkeit zu klein ist, dann H₀ kann nicht mehr Ihre Ergebnisse erklären, und Sie gerechtfertigt sind es in der Ablehnung und Annahme H_Alt, die besagt, dass einige echte Effekt vorliegt. Man kann sagen, dass die Wirkung in Ihre Daten zu sehen ist statistisch signifikant.

Wie klein ist zu klein, um einen p-Wert? Diese Bestimmung ist arbitrary- es hängt davon ab, wie viel Risiko Sie bereit sind, durch zufällige Schwankungen zu nehmen getäuscht zu werden (das heißt, ein Typ-I-Fehler zu machen). Im Laufe der Jahre als angemessene Kriterium der Wert von 0,05 hat sich Bedeutung für die Erklärung akzeptiert.

Wenn Sie das Kriterium übernehmen, p weniger als oder gleich 0,05 sein muss Bedeutung zu erklären, dann werden Sie die Möglichkeit, halten Sie einen Typ-I-Fehler nicht mehr als 5 Prozent zu machen.