Definicja
Wartość p to prawdopodobieństwo uzyskania wyników co najmniej tak skrajnych jak zaobserwowane, zakładając, że hipoteza zerowa jest prawdziwa. Prostymi słowami, odpowiada na pytanie: "Gdyby naprawdę nie było żadnego efektu, jak zaskakujące byłyby moje dane?"
Jak interpretować wartość p
Im mniejsza wartość p, tym silniejsze dowody przeciwko hipotezie zerowej.
Firma testuje, czy nowy design strony zwiększa rejestracje. Stary design miał 10% współczynnik rejestracji. Nowy design pokazuje 12% w teście na 1000 odwiedzających.
Test statystyczny zwraca wartość p = 0,03.
Oznacza to: gdyby nowy design nie miał żadnego efektu, szansa na zobaczenie tak dużej różnicy wynosiłaby zaledwie 3%. Ponieważ 0,03 jest mniejsze niż 0,05, wynik uznaje się za statystycznie istotny.
Dlaczego to ważne
Wartości p są podstawą statystycznego podejmowania decyzji w nauce, medycynie i biznesie. Pomagają badaczom zdecydować, czy zaobserwowany wzorzec jest prawdopodobnie prawdziwy, czy tylko losowym szumem. Niemal każde opublikowane badanie naukowe raportuje wartości p.
Jednak wartości p są powszechnie źle rozumiane. Wartość p nie mówi, jak duży lub ważny jest efekt. Mała wartość p może pochodzić od trywialnie małego efektu testowanego na ogromnej próbie. Zawsze łącz wartości p z wielkością efektu i przedziałami ufności dla pełnego obrazu.
Wartość p mierzy zaskoczenie przy założeniu hipotezy zerowej. Małe wartości p sugerują, że dane trudno wytłumaczyć przypadkiem, ale nie mierzą wielkości ani wagi efektu.