P

Bài kiểm tra P là gì?

Kiểm tra P là một phương pháp thống kê kiểm tra tính hợp lệ của giả thuyết khống, trong đó nêu rõ một tuyên bố thường được chấp nhận về dân số. Mặc dù thuật ngữ null là một chút sai lệch, mục tiêu là kiểm tra thực tế được chấp nhận bằng cách cố gắng từ chối, hoặc vô hiệu hóa nó. Thử nghiệm P có thể cung cấp bằng chứng có thể từ chối hoặc không từ chối (số liệu thống kê nói về 'không kết luận') một yêu cầu được chấp nhận rộng rãi.

Chìa khóa chính

• Kiểm tra P là một phương pháp thống kê kiểm tra tính hợp lệ của giả thuyết khống, trong đó nêu một tuyên bố thường được chấp nhận về dân số. Giá trị p càng nhỏ, bằng chứng cho thấy giả thuyết null nên bị bác bỏ và giả thuyết thay thế có thể đáng tin cậy hơn. Thống kê kiểm tra P thường tuân theo phân phối chuẩn thông thường khi sử dụng cỡ mẫu lớn.

Hiểu P-test

Thử nghiệm P tính toán một giá trị cho phép nhà nghiên cứu xác định độ tin cậy của yêu cầu được chấp nhận. Giá trị p tương ứng được so sánh với mức có ý nghĩa thống kê (mức độ tin cậy), alpha (α), mà nhà nghiên cứu đã chọn để đánh giá tính ngẫu nhiên của kết quả. Thống kê P-test thường tuân theo phân phối chuẩn thông thường khi sử dụng cỡ mẫu lớn.

Các nhà nghiên cứu thường sẽ chọn mức độ alpha từ 5% trở xuống, nghĩa là mức độ tin cậy từ 95% trở lên. Nói cách khác, giá trị p nhỏ hơn mức alpha 5% có nghĩa là có nhiều hơn 95% khả năng kết quả của bạn không ngẫu nhiên, do đó nâng cao tầm quan trọng của kết quả. Đây là bằng chứng cho phép nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết khống.

• Giá trị p (giá trị p <alpha) càng nhỏ, bằng chứng cho thấy giả thuyết null nên bị bác bỏ và giả thuyết thay thế có thể đáng tin cậy hơn. Giá trị p (giá trị p> alpha) càng lớn yếu hơn bằng chứng chống lại giả thuyết null có nghĩa là nó không thể bị bác bỏ khiến cho thử nghiệm không có kết luận.

Khi tiến hành kiểm tra giả thuyết để xác nhận một yêu cầu, nhà nghiên cứu đưa ra hai giả thuyết - null (H ₀) và luân phiên (H ₁). Xây dựng các giả thuyết không và thay thế là chìa khóa cho tính hữu ích mà bài kiểm tra P có thể cung cấp cho nhà nghiên cứu.

Giả thuyết khống nêu lên một niềm tin hay tiền đề thường được tổ chức mà nhà nghiên cứu kiểm tra xem liệu họ có thể từ chối nó hay không. Điểm mấu chốt cần nắm bắt là nhà nghiên cứu muốn luôn bác bỏ giả thuyết khống và bài kiểm tra P hỗ trợ họ đạt được mục tiêu này. Một điểm khác cần lưu ý là nếu thử nghiệm P không từ chối giả thuyết null thì thử nghiệm này được coi là không có kết luận và không có nghĩa là khẳng định giả thuyết null.

Giả thuyết thay thế là lời giải thích khác nhau được đưa ra bởi nhà nghiên cứu để giải thích rõ hơn về hiện tượng đang được nghiên cứu. Như vậy, nó cần phải là giải thích thay thế duy nhất hoặc tốt nhất có thể. Bằng cách này, nếu giá trị p xác nhận từ chối giả thuyết null thì giả thuyết thay thế có thể được xem là đáng tin cậy.

Z-test và T-test

Một loại kiểm tra thống kê phổ biến và đơn giản là kiểm tra z, kiểm tra ý nghĩa thống kê của mẫu có nghĩa là dân số giả định nhưng yêu cầu phải biết độ lệch chuẩn của dân số, điều này thường không thể thực hiện được. Thử nghiệm t là một loại thử nghiệm thực tế hơn ở chỗ nó chỉ yêu cầu độ lệch chuẩn của mẫu trái ngược với độ lệch chuẩn của dân số.

Hiểu cách thống kê có thể tác động đến sự phát triển sản phẩm, đặc biệt là trong công nghệ sinh học, có thể khá hữu ích trong việc hướng dẫn các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn. Ví dụ, sự hiểu biết cơ bản về kết quả thống kê cho thử nghiệm lâm sàng của một loại thuốc đầy triển vọng có thể là vô giá trong việc đánh giá lợi nhuận tiềm năng của cổ phiếu công nghệ sinh học.