সংজ্ঞা
p-মান হলো শূন্য প্রকল্প সত্য ধরে নিলে পর্যবেক্ষিত ফলাফলের মতো বা আরও চরম ফলাফল পাওয়ার সম্ভাবনা। সহজ ভাষায়, এটি উত্তর দেয়: "যদি সত্যিই কোনো প্রভাব না থাকত, আমার তথ্য কতটা আশ্চর্যজনক হতো?"
p-মান কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন
p-মান যত ছোট, শূন্য প্রকল্পের বিরুদ্ধে প্রমাণ তত শক্তিশালী।
একটি কোম্পানি পরীক্ষা করে নতুন ওয়েবসাইট ডিজাইন সাইনআপ বাড়ায় কিনা। পুরনো ডিজাইনে 10% সাইনআপ হার ছিল। নতুন ডিজাইন 1,000 দর্শকের পরীক্ষায় 12% দেখায়।
পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা p-মান 0.03 দেয়।
এর মানে: নতুন ডিজাইনের কোনো প্রভাব না থাকলে, এত বড় পার্থক্য দেখার মাত্র 3% সম্ভাবনা। 0.03 যেহেতু 0.05 এর কম, ফলাফল পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ।
এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ
p-মান বিজ্ঞান, চিকিৎসা এবং ব্যবসায় পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের মেরুদণ্ড। তবে p-মান ব্যাপকভাবে ভুল বোঝা হয়। এটি প্রভাব কত বড় বা গুরুত্বপূর্ণ তা বলে না। সম্পূর্ণ চিত্রের জন্য সবসময় প্রভাবের আকার এবং আস্থা ব্যবধানের সাথে জোড়া লাগান।
p-মান শূন্য প্রকল্পের অধীনে আশ্চর্য পরিমাপ করে। ছোট p-মান বলে তথ্য এলোমেলোতায় ব্যাখ্যা হওয়ার সম্ভাবনা কম, কিন্তু প্রভাবের আকার বা গুরুত্ব পরিমাপ করে না।