Language
Country/Area
No result found
Тайна p-значения: почему статистики так на него полагаются?
В области статистики p-значение, несомненно, является одним из самых популярных и спорных понятий. Значение p представляет собой вероятность наблюдения результата, по крайней мере столь же экстремального, как и статистика теста, когда нулевая гипотеза верна. Это число имеет решающее значение для интерпретации и публикации результатов исследований, однако его неправильное использование и непонимание широко распространены в научном сообществе.
Американская статистическая ассоциация утверждает: «P-значение не измеряет вероятность того, что гипотеза исследования верна, или вероятность того, что данные были получены исключительно случайным образом».
Основные понятия p-значения
В статистике каждое предположение о распределении наблюдаемых данных называется статистической гипотезой. Когда мы проверяем определенную гипотезу, нулевую гипотезу, наша цель — проверить, верна ли эта гипотеза, при условии, что нулевая гипотеза верна.
Нулевая гипотеза обычно утверждает, что параметр (такой как корреляция или средняя разность) равен нулю в конкретном контексте исследования. Например, предположим, что тестовая статистика T следует стандартному нормальному распределению N(0, 1) при нулевой гипотезе. Если мы отвергаем нулевую гипотезу, это обычно означает, что мы поддерживаем ненулевое соображение в некоторой степени. Но это не охватывает всю картину известных нам данных.
Определение и интерпретация p-значения
Вычисление p-значения является основой статистического тестирования. Если наблюдения берутся из распределения и рассчитывается статистика, то p-значение представляет собой вероятность того, что статистика верна, если гипотеза верна. Например, если статистика t является интересующей итоговой статистикой, то p-значение можно рассматривать как вероятность наблюдения значения, меньшего или равного t, при условии нулевой гипотезы H0.
Нулевая гипотеза H0 обычно означает, что параметр равен нулю. Для принятого критического значения α, когда значение p меньше или равно α, мы отвергаем нулевую гипотезу.
Использование p-значений
При проведении проверки гипотез исследователи заранее устанавливают уровень значимости α, обычно 0,05. Если рассчитанное p-значение ниже этого значения, это означает, что наблюдаемые данные в достаточной степени несовместимы с нулевой гипотезой, чтобы отвергнуть ее. Но это не значит, что нулевая гипотеза абсолютно неверна.
Неправильное использование p-значений
Американская статистическая ассоциация отмечает, что p-значения часто используются неправильно. В частности, некоторые ученые склонны предполагать, что альтернативная гипотеза верна просто потому, что p-значение меньше 0,05, игнорируя при этом важность других подтверждающих доказательств. Многие статистики полагают, что p-значение не следует рассматривать как инструмент для измерения правильности гипотезы, а следует сочетать его с другими статистическими показателями для проведения комплексной оценки.
Пример расчета p-значения
Например, если мы хотим проверить, является ли монета честной, предположим, что мы подбрасываем ее 20 раз, и она выпадает орлом 14 раз. Наша нулевая гипотеза заключается в том, что монета честная. В этом случае мы вычисляем p-значение, чтобы узнать вероятность выпадения определенного количества орлов при наличии честной монеты. Если эта вероятность очень мала, у нас есть основания сомневаться в честности монеты.
Заключение«P-значение не делает утверждения о правильности гипотезы, а скорее проверяет силу несовместимости наблюдаемых данных с конкретной моделью».
P-значение, несомненно, является одним из незаменимых инструментов в научных исследованиях, но его следует использовать с осторожностью. Понимание природы p-значения, ограничений, которые оно накладывает, а также умение правильно интерпретировать и сообщать p-значение поможет исследователям интерпретировать данные более правильно. В таком случае, какие ключевые критерии оценки более необходимы для научного прогресса?
