Визначення
P-значення - це ймовiрнiсть отримання результатiв принаймнi таких же крайнiх, як спостережуванi, за припущення, що нульова гiпотеза iстинна. Простою мовою, воно вiдповiдає на питання: "Якби справдi не було ефекту, наскiльки несподiваними були б мої данi?"
Як iнтерпретувати p-значення
Чим менше p-значення, тим сильнiшi докази проти нульової гiпотези.
Компанiя тестує, чи збiльшує новий дизайн сайту реєстрацiї. Старий дизайн мав 10% показник реєстрацiї. Новий дизайн показує 12% у тестi з 1000 вiдвiдувачiв.
Статистичний тест дає p-значення 0,03.
Це означає: якби новий дизайн не мав реального ефекту, iснувала б лише 3% ймовiрнiсть побачити таку велику рiзницю. Оскiльки 0,03 менше 0,05, результат вважається статистично значущим.
Чому це важливо
P-значення є основою статистичного прийняття рiшень у науцi, медицинi та бiзнесi. Вони допомагають дослiдникам вирiшити, чи спостережуванa закономiрнiсть, ймовiрно, реальна або просто випадковий шум. Майже кожне опублiковане наукове дослiдження повiдомляє p-значення.
Однак p-значення часто неправильно розумiють. P-значення не повiдомляє, наскiльки великий або важливий ефект. Мале p-значення може бути результатом тривiально малого ефекту, перевiреного на величезнiй вибiрцi. Завжди поєднуйте p-значення з розмiром ефекту та довiрчими iнтервалами для повної картини.
P-значення вимiрює несподiванiсть за нульовою гiпотезою. Малi p-значення свiдчать про те, що данi навряд чи пояснюються випадковiстю, але вони не вимiрюють розмiр чи важливiсть ефекту.