p – waarden

De p-waarde, of berekende waarschijnlijkheid, is de waarschijnlijkheid dat de waargenomen of extremere resultaten worden gevonden wanneer de nulhypothese (H0) van een onderzoeksvraag waar is-de definitie van “extreem” hangt af van hoe de hypothese wordt getest. P wordt ook beschreven in termen van het afwijzen van H0 wanneer het waar is, maar het is geen directe waarschijnlijkheid van deze toestand.

de nulhypothese is meestal een hypothese van “geen verschil”, bijvoorbeeld geen verschil tussen bloeddruk in Groep A en groep B., Definieer een nulhypothese voor elke studievraag duidelijk voor het begin van je studie.

de enige situatie waarin u een eenzijdige P-waarde moet gebruiken is wanneer een grote verandering in een onverwachte richting absoluut niet relevant is voor uw studie. Deze situatie is ongebruikelijk; als u twijfelt, gebruik dan een tweezijdige P-waarde.

De term significantieniveau (alfa) wordt gebruikt om te verwijzen naar een vooraf gekozen waarschijnlijkheid en de term “p-waarde” wordt gebruikt om een waarschijnlijkheid aan te geven die u berekent na een bepaald onderzoek.,

de alternatieve hypothese (H1) is het tegenovergestelde van de nulhypothese; in Gewone Taal is dit meestal de hypothese die u wilt onderzoeken. De vraag is bijvoorbeeld: “is er een significant (niet toevallig) verschil in bloeddruk tussen groepen A en B als we Groep A het testgeneesmiddel en groep B een suikerpil geven?”en alternatieve hypothese is” er is een verschil in bloeddruk tussen groepen A en B als we Groep A het testmedicijn geven en groep B een suikerpil”.,

als uw P-waarde kleiner is dan het gekozen significantieniveau, dan verwerpt u de nulhypothese, dat wil zeggen dat u accepteert dat uw steekproef redelijk bewijs levert om de alternatieve hypothese te ondersteunen. Het impliceert geen “betekenisvol” of “belangrijk” verschil; dat is aan jou om te beslissen wanneer je de werkelijke relevantie van je resultaat in overweging neemt.

de keuze van het significantieniveau waarop u H0 afwijst is willekeurig. Conventioneel zijn de 5% (minder dan 1 op de 20 kans op fouten), 1% en 0,1% (P < 0,05, 0,01 en 0,001) waarden gebruikt., Deze cijfers kunnen een vals gevoel van veiligheid geven.

in de ideale wereld zouden we in staat zijn een “perfect” willekeurige steekproef, de meest geschikte test en een definitieve conclusie te definiëren. Dat kunnen we gewoon niet. Wat we kunnen doen is proberen om alle stadia van ons onderzoek te optimaliseren om bronnen van onzekerheid te minimaliseren. Bij het presenteren van P-waarden vinden sommige groepen het nuttig om het asterisk-beoordelingssysteem te gebruiken en de p-waarde te vermelden:

p < 0,05 *

p < 0,01 **

P < 0.,001

De meeste auteurs verwijzen naar statistisch significant als P < 0,05 en statistisch zeer significant als P < 0,001 (minder dan een op de duizend kans op ongelijk zijn).

het sterretje vermijdt de wollige term “significant”. Houd er echter rekening mee dat veel statistici het asterisk-beoordelingssysteem niet leuk vinden wanneer het wordt gebruikt zonder P-waarden te tonen. Als vuistregel, als je een exacte P-waarde kunt citeren, doe dat dan., U kunt ook verwijzen naar een geciteerde exacte p-waarde als een sterretje in tekstverhandeling of tabellen met contrasten elders in een rapport.

Op dit punt, een woord over fout. Type I fout is de valse afwijzing van de nulhypothese en type II fout is de valse aanvaarding van de nulhypothese. Als een hulp memoir: denk dat onze cynische samenleving verwerpt voordat het accepteert.

het significantieniveau (alfa) is de kans op type I-fout. De kracht van een test is één min de kans op type II-fout (beta). Bij het selecteren van statistische methoden moet het vermogen worden gemaximaliseerd., Als u de steekproefgrootte wilt schatten, moet u alle hier genoemde termen begrijpen.,

alpha (significance) H0 is false: type II error P correct decision P beta 1-beta (power) H0 = null hypothesis P = probability

If you are interested in further details of probability and sampling theory at this point then please refer to one of the general texts listed in the reference section.,

u moet betrouwbaarheidsintervallen begrijpen als u van plan bent P-waarden in rapporten en papers te citeren. Statistische scheidsrechters van wetenschappelijke tijdschriften verwachten dat auteurs betrouwbaarheidsintervallen citeren met meer aandacht dan P-waarden.

opmerkingen over type I-fout:

  • is de onjuiste afwijzing van de nulhypothese
  • maximale waarschijnlijkheid wordt van tevoren ingesteld omdat Alfa
  • niet wordt beïnvloed door de steekproefgrootte omdat deze van tevoren is ingesteld
  • neemt toe met het aantal tests of eindpunten (d.w.z. 20 afwijzingen van H0 en 1 zijn waarschijnlijk ten onrechte significant voor alpha = 0.,05)

Leave a Comment