Định nghĩa
Giá trị p là xác suất thu được kết quả ít nhất cực đoan như kết quả quan sát được, giả định rằng giả thuyết không là đúng. Nói đơn giản, nó trả lời câu hỏi: "Nếu thực sự không có hiệu ứng, dữ liệu của tôi sẽ bất ngờ đến mức nào?"
Cách diễn giải giá trị p
Giá trị p càng nhỏ, bằng chứng chống lại giả thuyết không càng mạnh.
Một công ty kiểm tra xem thiết kế website mới có tăng lượng đăng ký không. Thiết kế cũ có tỷ lệ đăng ký 10%. Thiết kế mới cho thấy 12% trong bài kiểm tra với 1.000 khách truy cập.
Kiểm định thống kê cho giá trị p là 0,03.
Điều này có nghĩa: nếu thiết kế mới không có hiệu ứng thực, chỉ có 3% cơ hội thấy sự khác biệt lớn như vậy. Vì 0,03 nhỏ hơn 0,05, kết quả được coi là có ý nghĩa thống kê.
Tại sao điều này quan trọng
Giá trị p là xương sống của việc ra quyết định thống kê trong khoa học, y học và kinh doanh. Chúng giúp các nhà nghiên cứu quyết định xem một mô hình quan sát được có khả năng là thực hay chỉ là nhiễu ngẫu nhiên. Hầu hết mọi nghiên cứu được xuất bản đều báo cáo giá trị p.
Tuy nhiên, giá trị p bị hiểu nhầm rộng rãi. Giá trị p không cho bạn biết hiệu ứng lớn hay quan trọng như thế nào. Giá trị p nhỏ có thể đến từ một hiệu ứng nhỏ không đáng kể được kiểm tra trên một mẫu khổng lồ. Luôn kết hợp giá trị p với kích thước hiệu ứng và khoảng tin cậy để có bức tranh hoàn chỉnh.
Giá trị p đo mức độ bất ngờ dưới giả thuyết không. Giá trị p nhỏ gợi ý rằng dữ liệu của bạn không có khả năng được giải thích bởi ngẫu nhiên, nhưng chúng không đo kích thước hoặc tầm quan trọng của hiệu ứng.