Što je P-test?
P-test je statistička metoda kojom se provjerava valjanost nulte hipoteze koja navodi općeprihvaćenu tvrdnju o populaciji. Iako je pojam null pomalo zabludu, cilj je provjeriti prihvaćenu činjenicu pokušajem opovrgnuti ili poništiti. P-test može pružiti dokaze koji mogu ili odbiti ili ne uspjeti odbiti (statistika govori o 'neuvjerljivim') općenito prihvaćenom tvrdnjom.
Ključni odvodi
- P-test je statistička metoda koja testira valjanost nulte hipoteze koja navodi općeprihvaćenu tvrdnju o populaciji. Što je manja p-vrijednost, to su jači dokazi da nultu hipotezu treba odbaciti i da bi alternativna hipoteza mogla biti vjerodostojniji. Statistika P-testa obično slijedi standardnu normalnu raspodjelu kada se koriste velike veličine uzorka.
Razumijevanje P-testa
P-test izračunava vrijednost koja omogućava istraživaču da utvrdi vjerodostojnost prihvaćene tvrdnje. Odgovarajuća p-vrijednost uspoređuje se sa statistički značajnom razinom (razina pouzdanosti), alfa (α) koju je istraživač odabrao za mjerenje slučajnosti rezultata. Statistika P-testa obično prati standardnu normalnu raspodjelu kada se koriste velike veličine uzorka.
Istraživači će obično odabrati razinu alfa od 5% ili nižu, što znači razine pouzdanosti od 95% ili više. Drugim riječima, p-vrijednost manja od 5% alfa razine znači da postoji veća od 95% šanse da vaši rezultati nisu slučajni, a na taj način povećavate značaj vaših rezultata. Ovo su dokazi koji bi istraživaču mogli odbaciti ništavnu hipotezu.
- Što je manja p-vrijednost (p-vrijednost <alfa), to su jači dokazi da bi nulta hipoteza trebala biti odbačena i da bi alternativna hipoteza mogla biti vjerodostojnija. Što je veća p-vrijednost (p-vrijednost> alfa), slabiji dokazi protiv ništetne hipoteze što znači da ga nije moguće odbaciti što test čini neuvjerljivim.
Tijekom provođenja testa hipoteze za potvrđivanje tvrdnje, istraživač postulira dvije hipoteze - nulu (H 0) i zamjensku (H 1). Izrada nulte i alternativne hipoteze ključna je za korisnost koju P-test može pružiti istraživaču.
Nulta hipoteza navodi uobičajeno uvjerenje ili pretpostavku koju istraživač testira da vidi mogu li je odbaciti. Ključna stvar koju treba shvatiti je da istraživač želi uvijek odbaciti ništavnu hipotezu i P-test im pomaže u postizanju ovog cilja. Dodatno je napomenuti da ako P-test ne uspije odbaciti ništavnu hipotezu, smatra se da test nije uvjerljiv i ni na koji način ne predstavlja afirmaciju ništavne hipoteze.
Alternativna je hipoteza različito objašnjenje koje je postavio istraživač kako bi bolje objasnio fenomen koji se istražuje. Kao takvo, ono treba biti jedino ili najbolje moguće alternativno objašnjenje. Na taj način, ako p-vrijednost potvrđuje odbacivanje nulte hipoteze, tada se alternativna hipoteza može smatrati vjerodostojnom.
Z-test i T-test
Uobičajena i pojednostavljena vrsta statističkog testiranja je z-test, kojim se provjerava statistička značajnost uzorka na sredinu pretpostavljenog stanovništva, ali zahtijeva da se zna standardno odstupanje populacije, što često nije moguće. T-test je realističniji tip ispitivanja jer zahtijeva samo standardno odstupanje uzorka, za razliku od standardnog odstupanja populacije.
Razumijevanje kako statistika može utjecati na razvoj proizvoda, posebno u biotehnologiji, može biti vrlo korisna u usmjeravanju investitora za donošenje informiranijih investicijskih odluka. Na primjer, osnovno razumijevanje statističkih rezultata kliničkog ispitivanja obećavajućeg lijeka može biti neprocjenjivo u procjeni potencijalnih prinosa biotehnološkog fonda.
