Tanım
P-değeri, sıfır hipotezinin doğru olduğunu varsayarak gözlemlenen sonuçlar kadar aşırı veya daha aşırı sonuçlar elde etme olasılığıdır. Basit bir dille, "Gerçekten hiçbir etki olmasaydı, verilerim ne kadar şaşırtıcı olurdu?" sorusunu yanıtlar.
P-Değeri Nasıl Yorumlanır
P-değeri ne kadar küçükse, sıfır hipotezine karşı kanıt o kadar güçlüdür.
Bir şirket, yeni web sitesi tasarımının kayıtları artırıp artırmadığını test eder. Eski tasarımın %10 kayıt oranı vardı. Yeni tasarım 1.000 ziyaretçi ile yapılan testte %12 gösteriyor.
İstatistiksel test 0,03 p-değeri döndürür.
Bu şu anlama gelir: yeni tasarımın gerçekte hiçbir etkisi olmasaydı, bu büyüklükte bir fark görme olasılığı sadece %3 olurdu. 0,03, 0,05'ten küçük olduğundan sonuç istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir.
Neden Önemlidir
P-değerleri bilim, tıp ve iş dünyasındaki istatistiksel karar vermenin bel kemiğini oluşturur. Araştırmacıların gözlemlenen bir kalıbın muhtemelen gerçek mi yoksa sadece rastgele gürültü mü olduğuna karar vermelerine yardımcı olur. Yayınlanan hemen her araştırma çalışması p-değerleri raporlar.
Ancak p-değerleri yaygın olarak yanlış anlaşılır. Bir p-değeri size bir etkinin ne kadar büyük veya önemli olduğunu söylemez. Büyük bir örneklem üzerinde test edilen önemsiz küçük bir etki küçük bir p-değeri üretebilir. Tam bir resim için p-değerlerini her zaman etki büyüklüğü ve güven aralıklarıyla eşleştirin.
P-değeri, sıfır hipotezi altında şaşkınlığı ölçer. Küçük p-değerleri, verilerinizin şansla açıklanmasının olası olmadığını gösterir, ancak bir etkinin büyüklüğünü veya önemini ölçmez.