تعریف
P قدر مشاہدہ شدہ نتائج جتنے یا اس سے زیادہ انتہائی نتائج حاصل کرنے کا امکان ہے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ صفر مفروضہ درست ہے۔ سادہ زبان میں، یہ سوال کا جواب دیتی ہے: "اگر واقعی کوئی اثر نہ ہوتا تو میرا ڈیٹا کتنا حیران کن ہوتا؟"
P قدر کی تشریح کیسے کریں
P قدر جتنی چھوٹی ہو، صفر مفروضے کے خلاف ثبوت اتنا مضبوط ہے۔
ایک کمپنی جانچتی ہے کہ آیا نیا ویب سائٹ ڈیزائن سائن اپ بڑھاتا ہے۔ پرانے ڈیزائن کی سائن اپ شرح 10% تھی۔ نیا ڈیزائن 1,000 وزیٹرز کے ٹیسٹ میں 12% دکھاتا ہے۔
شماریاتی ٹیسٹ 0.03 کی p قدر دیتا ہے۔
اس کا مطلب ہے: اگر نئے ڈیزائن کا کوئی حقیقی اثر نہ ہوتا تو اتنا بڑا فرق دیکھنے کا صرف 3% امکان ہوتا۔ چونکہ 0.03، 0.05 سے کم ہے، نتیجہ شماریاتی طور پر نمایاں سمجھا جاتا ہے۔
یہ کیوں اہم ہے
P قدریں سائنس، طب، اور کاروبار میں شماریاتی فیصلہ سازی کی ریڑھ کی ہڈی ہیں۔ تقریبا ہر شائع شدہ تحقیقی مطالعہ p قدریں رپورٹ کرتا ہے۔
تاہم، p قدریں بڑے پیمانے پر غلط سمجھی جاتی ہیں۔ P قدر آپ کو یہ نہیں بتاتی کہ اثر کتنا بڑا یا اہم ہے۔ ایک چھوٹی p قدر ایک معمولی چھوٹے اثر سے آ سکتی ہے جسے بہت بڑے نمونے پر جانچا گیا۔ ہمیشہ p قدروں کو اثر کے حجم اور اعتماد کے وقفوں کے ساتھ مکمل تصویر کے لیے جوڑیں۔
P قدر صفر مفروضے کے تحت حیرت کی پیمائش کرتی ہے۔ چھوٹی p قدریں تجویز کرتی ہیں کہ آپ کا ڈیٹا اتفاق سے بیان ہونے کا امکان نہیں، لیکن یہ اثر کے حجم یا اہمیت کی پیمائش نہیں کرتیں۔