Câu trả lời ngắn gọn
Giá trị p là xác suất nhìn thấy một kết quả ít nhất cũng cực đoan như kết quả của bạn, nếu giả thuyết khống (không có tác dụng thực sự) thực sự đúng. Giá trị p nhỏ (thường dưới 0,05) cho thấy dữ liệu của bạn sẽ bất thường theo giả định đó - bằng chứng chống lại giả thuyết khống, không phải bằng chứng cho thấy nó sai và không phải xác suất rằng bản thân giả thuyết khống là đúng.
Bài học chính
- p < 0,05 không chứng minh được hiệu ứng là có thật; điều đó có nghĩa là dữ liệu được quan sát sẽ khó xảy ra nếu thực sự không có tác dụng.
- Giá trị p phụ thuộc vào thống kê kiểm tra, cỡ mẫu và độ biến thiên - một tác động nhỏ, không quan trọng vẫn có thể tạo ra giá trị p nhỏ nếu mẫu đủ lớn.
- Kiểm định hai phía phân chia tầm quan trọng theo cả hai hướng và thường báo cáo gần gấp đôi giá trị p của kiểm định một phía phù hợp.
- Các số liệu thống kê kiểm tra khác nhau (z, t, chi bình phương, F) đến từ các phân phối khác nhau, do đó, cùng một thống kê số có thể tạo ra các giá trị p rất khác nhau tùy thuộc vào phép kiểm tra nào được áp dụng.
Ngưỡng ý nghĩa chung
| phạm vi giá trị p | Giải thích điển hình |
|---|---|
| p ≥ 0.10 | Ít hoặc không có bằng chứng chống lại giả thuyết không |
| 0.05 ≤ p < 0.10 | Bằng chứng yếu hoặc cận biên |
| 0.01 ≤ p < 0.05 | Moderate evidence — commonly called "significant" |
| p < 0.01 | Bằng chứng mạnh mẽ chống lại giả thuyết không |
Các dải này là quy ước, không phải quy luật tự nhiên - các lĩnh vực khác nhau (y học, vật lý, khoa học xã hội) áp dụng các ngưỡng khác nhau tùy thuộc vào mức độ tốn kém của một kết quả dương tính giả.
Một đuôi so với hai đuôi
| Bài kiểm tra | Câu hỏi được hỏi | mối quan hệ giá trị p |
|---|---|---|
| Hai đuôi | Có sự khác biệt nào không, theo một trong hai hướng? | ~2× giá trị p một đầu |
| Một đuôi | Có sự khác biệt theo một hướng cụ thể? | ~1/2 giá trị p hai đuôi |
Ví dụ hoạt động: z-test p-value
z = 1,96, kiểm định hai đuôi
p = 2 × (1 − Φ(1,96)) = 2 × (1 − 0,9750) = 0,05
Đây chính xác là lý do tại sao 1,96 xuất hiện thường xuyên trong thống kê - đó là điểm z có giá trị p hai đuôi đạt chính xác ở ngưỡng 0,05 thông thường, khiến nó trở thành ngưỡng tiêu chuẩn cho mức độ tin cậy 95%.
Những lỗi thường gặp cần tránh
- 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.
- Chọn hướng của thử nghiệm một phía sau khi xem dữ liệu nghiêng về hướng nào - hướng phải được quyết định trước khi xem kết quả, nếu không thử nghiệm sẽ không còn giá trị.
- Coi p = 0,05 là một đường cố định - giá trị p là 0,049 và 0,051 thể hiện bằng chứng gần như giống hệt nhau mặc dù nằm ở hai phía đối diện của ngưỡng chung.
- Nhầm lẫn ý nghĩa thống kê với tầm quan trọng thực tế - một mẫu đủ lớn có thể tạo ra một tác động nhỏ, không quan trọng, có ý nghĩa thống kê.
Máy tính liên quan
- Máy tính khoảng tin cậy — ước tính một phạm vi thay vì kiểm tra một giả thuyết duy nhất.
- Máy tính điểm Z — chuyển đổi giá trị thô thành điểm z mà máy tính này có thể kiểm tra.
- Máy tính độ lệch chuẩn — tính toán độ biến thiên cung cấp cho hầu hết các số liệu thống kê thử nghiệm.
- Máy tính cỡ mẫu — lên kế hoạch cho một nghiên cứu có đủ sức mạnh để phát hiện ra tác động thực sự.