Trong kiểm định giả thuyết thống kê, giá trị p (giá trị xác suất) là thước đo xác suất để tìm kết quả quan sát được, hoặc cực đoan hơn, khi giả thuyết vô hiệu của một kiểm định thống kê nhất định là đúng. Giá trị p là một giá trị chính được sử dụng để định lượng ý nghĩa thống kê của kết quả kiểm định giả thuyết Kiểm định giả thuyết Kiểm định giả thuyết là một phương pháp suy luận thống kê. Nó được sử dụng để kiểm tra xem một tuyên bố liên quan đến một tham số dân số có đúng hay không. Kiểm định giả thuyết.
Cách giải thích chính của giá trị p là liệu có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không. Nếu giá trị p thấp hơn một cách hợp lý (nhỏ hơn mức ý nghĩa), chúng ta có thể khẳng định rằng có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết vô hiệu. Nếu không, chúng ta không nên bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
Kết luận về kiểm định giả thuyết được rút ra khi giá trị p của kiểm định được so sánh với mức ý nghĩa, đóng vai trò như một điểm chuẩn. Các mức ý nghĩa điển hình nhất là 0,10, 0,05 và 0,01. Mức ý nghĩa 0,05 được coi là quy ước và được sử dụng phổ biến nhất.
Làm thế nào để Sử dụng P-value trong Kiểm tra Giả thuyết?
Để sử dụng giá trị p trong kiểm tra giả thuyết, hãy làm theo các bước bên dưới:
- Xác định mức ý nghĩa của bạn (α). Mức ý nghĩa thường nên được chọn trong các bước đầu tiên của thiết kế kiểm định giả thuyết. Các mức ý nghĩa phổ biến nhất bao gồm 0,10, 0,05 và 0,01.
- Tính giá trị p. Có rất nhiều ứng dụng phần mềm cung cấp phép tính. Ví dụ, Microsoft Excel cho phép tính toán giá trị p bằng cách sử dụng Data Analysis ToolPak.
- So sánh giá trị p thu được với mức ý nghĩa (α) và rút ra các kết luận liên quan. Quy tắc chung ở đây là nếu con số nhỏ hơn mức ý nghĩa thì có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết vô hiệu của một thử nghiệm.
Mức độ ý nghĩa thống kê nói chung thay đổi tùy theo mức độ ý nghĩa. Ví dụ: giá trị p lớn hơn 0,05 được coi là có ý nghĩa thống kê trong khi một con số nhỏ hơn 0,01 được coi là có ý nghĩa thống kê cao.
Diễn giải sai về giá trị P
Trong thống kê Các khái niệm cơ bản về thống kê cho tài chính Hiểu biết vững chắc về số liệu thống kê là vô cùng quan trọng trong việc giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tài chính. Hơn nữa, các khái niệm thống kê có thể giúp các nhà đầu tư theo dõi, giá trị p có thể thực sự được coi là một trong những khái niệm bị hiểu sai phổ biến nhất. Quan niệm sai lầm lớn nhất về khái niệm này là xác suất giả thuyết không là đúng (hoặc giả thuyết thay thế là sai).
Trong thực tế, giá trị p không xác định xác suất của giả thuyết vô hiệu là đúng mà chỉ cho biết xác suất gặp phải kết quả của một nghiên cứu ít nhất là cực đoan với kết quả thực sự được quan sát nếu giả thuyết vô hiệu là đúng. Nói cách khác, nó cho biết xác suất có đủ bằng chứng để bác bỏ hoặc không bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
Tài nguyên bổ sung
Finance cung cấp Chứng chỉ FMVA® cho Nhà phân tích mô hình và định giá tài chính (FMVA) ™ Tham gia cùng hơn 350.600 sinh viên làm việc cho các công ty như Amazon, JP Morgan và chương trình chứng nhận Ferrari dành cho những người muốn nâng cao sự nghiệp của mình. Để tiếp tục học hỏi và thăng tiến sự nghiệp của bạn, các nguồn Tài chính sau đây sẽ hữu ích:
- Giá trị kỳ vọng Giá trị kỳ vọng Giá trị kỳ vọng (còn được gọi là EV, kỳ vọng, giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình) là giá trị trung bình dài hạn của các biến ngẫu nhiên. Giá trị mong đợi cũng cho biết
- Kiểm tra phi tham số Kiểm tra phi tham số Trong thống kê, kiểm định phi tham số là phương pháp phân tích thống kê không yêu cầu phân phối để đáp ứng các giả định cần thiết được phân tích
- Xu hướng chọn mẫu Xu hướng lựa chọn mẫu Xu hướng chọn mẫu là sai lệch do không đảm bảo sự ngẫu nhiên phù hợp của mẫu dân số. Các sai sót của việc chọn mẫu
- Tổng xác suất Quy tắc tổng xác suất Quy tắc tổng xác suất (còn gọi là quy luật tổng xác suất) là một quy tắc cơ bản trong thống kê liên quan đến điều kiện và cận biên