La resposta curta
Un valor p és la probabilitat de veure un resultat almenys tan extrem com el vostre, si la hipòtesi nul·la (sense efecte real) fos realment certa. Un valor p petit (normalment per sota de 0,05) suggereix que les vostres dades serien inusuals sota aquesta hipòtesi: evidència contra la hipòtesi nul·la, no prova que sigui falsa i no la probabilitat que la hipòtesi nul·la sigui certa.
Key takeaways
- p < 0,05 no demostra que un efecte sigui real; vol dir que les dades observades serien poc probables si realment no hi hagués cap efecte.
- El valor p depèn de l'estadística de la prova, la mida de la mostra i la variabilitat: un efecte petit i sense importància pot produir un valor p petit si la mostra és prou gran.
- Les proves de dues cues divideixen la importància en ambdues direccions i generalment informen aproximadament el doble del valor p d'una prova d'una cua coincident.
- Diferents estadístiques de prova (z, t, chi-quadrat, F) provenen de diferents distribucions, de manera que la mateixa estadística numèrica pot produir valors p molt diferents segons la prova que s'apliqui.
Llindars d'importància comuns
| rang de valors p | Interpretació típica |
|---|---|
| p ≥ 0.10 | Poca o cap evidència contra la hipòtesi nul·la |
| 0.05 ≤ p < 0.10 | Evidència feble o marginal |
| 0.01 ≤ p < 0.05 | Moderate evidence — commonly called "significant" |
| p < 0.01 | Evidència contundent contra la hipòtesi nul·la |
Aquestes bandes són convencions, no lleis de la naturalesa: diferents camps (medicina, física, ciències socials) adopten diferents llindars en funció del costós que seria un fals positiu.
D'una cua vs. de dues cues
| Prova | Pregunta feta | relació de valor p |
|---|---|---|
| De dues cues | Hi ha alguna diferència, en qualsevol direcció? | ~2× el valor p unilateral |
| D'una sola cua | Hi ha una diferència en una direcció específica? | ~1/2 el valor p de dues cues |
Exemple treballat: valor p de la prova z
z = 1,96, prova de dues cues
p = 2 × (1 − Φ(1.96)) = 2 × (1 − 0.9750) = 0.05
És exactament per això que 1,96 apareix tan sovint a les estadístiques: és la puntuació z el valor p de dues cues de la qual arriba precisament al llindar convencional de 0,05, el que el converteix en el tall estàndard per a un nivell de confiança del 95%.
Common mistakes to avoid
- Treating the p-value as "the probability the null hypothesis is true" — it's computed assuming the null IS true, so it can't simultaneously measure the odds that it's true.
- Escollir la direcció d'una prova d'una sola cua després de veure cap a on s'inclinen les dades: la direcció s'ha de decidir abans de mirar els resultats, o la prova ja no és vàlida.
- Tractar p = 0, 05 com una línia dura: un valor p de 0, 049 i 0, 051 representa una evidència gairebé idèntica malgrat aterrar a costats oposats del llindar comú.
- Confondre la importància estadística amb la importància pràctica: una mostra prou gran pot fer que fins i tot un efecte trivialment petit i sense importància sigui estadísticament significatiu.
Related calculators
- Calculadora d'intervals de confiança — estimar un interval en lloc de provar una sola hipòtesi.
- Calculadora de puntuació Z — convertir un valor brut en la puntuació z que aquesta calculadora pot provar.
- Calculadora de desviació estàndard — calculeu la variabilitat que alimenta la majoria de les estadístiques de prova.
- Calculadora de mida de mostra — planificar un estudi amb prou potència per detectar un efecte real.