Der P-Wert oder die berechnete Wahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten oder extremeren Ergebnisse zu finden, wenn die Nullhypothese (H0) einer Studienfrage wahr ist-die Definition von „Extrem“ hängt davon ab, wie die Hypothese getestet wird. P wird auch in Bezug auf die Ablehnung von H0 beschrieben, wenn es tatsächlich wahr ist, es ist jedoch keine direkte Wahrscheinlichkeit dieses Zustands.
Die Nullhypothese ist normalerweise eine Hypothese von „kein Unterschied“, z. B. kein Unterschied zwischen dem Blutdruck in Gruppe A und Gruppe B., Definieren Sie eine Nullhypothese für jede Studienfrage deutlich vor Studienbeginn.
Die einzige Situation, in der Sie einen einseitigen P-Wert verwenden sollten, ist, wenn eine große Änderung in eine unerwartete Richtung für Ihre Studie absolut keine Relevanz hätte. Diese Situation ist ungewöhnlich; Wenn Sie Zweifel haben, verwenden Sie einen zweiseitigen P-Wert.
Der Begriff Signifikanzniveau (alpha) bezieht sich auf eine vorgewählte Wahrscheinlichkeit und der Begriff „P-Wert“ wird verwendet, um eine Wahrscheinlichkeit anzugeben, die Sie nach einer bestimmten Studie berechnen.,
Die alternative Hypothese (H1) ist das Gegenteil der Nullhypothese; Im Klartext ist dies normalerweise die Hypothese, die Sie untersuchen möchten. Zum Beispiel lautet die Frage: „Gibt es einen signifikanten (nicht zufälligen) Unterschied im Blutdruck zwischen den Gruppen A und B, wenn wir der Gruppe A das Testarzneimittel und der Gruppe B eine Zuckerpille geben?“und die Hypothese lautet:“ Es gibt einen Unterschied im Blutdruck zwischen den Gruppen A und B, wenn wir der Gruppe A das Testarzneimittel und der Gruppe B eine Zuckerpille geben“.,
Wenn Ihr P-Wert kleiner als das gewählte Signifikanzniveau ist, lehnen Sie die Nullhypothese ab, dh akzeptieren Sie, dass Ihre Stichprobe vernünftige Beweise liefert, um die alternative Hypothese zu stützen. Es bedeutet KEINEN “ bedeutungsvollen „oder“ wichtigen “ Unterschied; das ist für Sie zu entscheiden, wenn Sie die reale Relevanz Ihres Ergebnisses berücksichtigen.
Die Wahl des Signifikanzniveaus, bei dem Sie H0 ablehnen, ist beliebig. Herkömmlicherweise wurden die Werte 5% (weniger als 1 von 20 Wahrscheinlichkeit, falsch zu liegen), 1% und 0,1% (P < 0,05, 0,01 und 0,001) verwendet., Diese Zahlen können ein falsches Gefühl der Sicherheit geben.
In der idealen Welt wären wir in der Lage, zu definieren, eine „perfekt“ – Stichprobe, die am besten geeignete test-und eine endgültige Schlussfolgerung. Wir können einfach nicht. Wir können versuchen, alle Phasen unserer Forschung zu optimieren, um Unsicherheitsquellen zu minimieren. Bei der Darstellung von P-Werten finden es einige Gruppen hilfreich, das Asterisk-Bewertungssystem zu verwenden und den P-Wert anzugeben:
P < 0.05 *
P < 0.01 **
P < 0.,001
Die meisten Autoren bezeichnen statistisch signifikant als P < 0.05 und statistisch hoch signifikant als P < 0.001 (weniger als einer von tausend Chancen, falsch zu liegen).
Das Sternensystem vermeidet den wolligen Begriff „signifikant“. Bitte beachten Sie jedoch, dass viele Statistiker das Sternchenbewertungssystem nicht mögen, wenn es ohne Angabe von P-Werten verwendet wird. Als Faustregel gilt, wenn Sie einen genauen P-Wert angeben können, dann tun., Möglicherweise möchten Sie auch auf einen exakten P-Wert in Anführungszeichen als Sternchen in Texterzählungen oder Tabellen mit Kontrasten an anderer Stelle in einem Bericht verweisen.
An dieser Stelle ein Wort über Fehler. Typ-I-Fehler ist die falsche Ablehnung der Nullhypothese und Typ-II-Fehler ist die falsche Annahme der Nullhypothese. Als Hilfe Memoiren: Denken Sie, dass unsere zynische Gesellschaft ablehnt, bevor sie akzeptiert.
Das Signifikanzniveau (alpha) ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers vom Typ I. Die Leistung eines Tests ist eins minus der Wahrscheinlichkeit eines Fehlers vom Typ II (Beta). Die Leistung sollte bei der Auswahl statistischer Methoden maximiert werden., Wenn Sie Stichprobengrößen schätzen möchten, müssen Sie alle hier genannten Begriffe verstehen.,
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.,
Sie müssen Konfidenzintervalle verstehen, wenn Sie P-Werte in Berichten und Papieren angeben möchten. Statistische Gutachter der Fachzeitschriften erwarten, Autoren zu zitieren, Konfidenzintervalle mit auffälliger als P-Werte.
Hinweise zum Fehler Typ I:
- ist die falsche Ablehnung der Nullhypothese
- Die maximale Wahrscheinlichkeit wird im Voraus festgelegt, da alpha
- nicht von der Stichprobengröße beeinflusst wird, da sie im Voraus festgelegt wird
- steigt mit der Anzahl der Tests oder Endpunkte (dh 20 Ablehnungen von H0 und 1 sind wahrscheinlich falsch signifikant für alpha = 0.,05)