P-testi nedir?
P-testi, bir popülasyon hakkında yaygın olarak kabul edilen bir iddiayı ifade eden sıfır hipotezinin geçerliliğini test eden istatistiksel bir yöntemdir. Null terimi biraz yanıltıcı olsa da, amaç kabul edilen gerçeği çürütmeye ya da geçersiz kılmaya çalışarak test etmektir. P-testi, yaygın olarak kabul edilen bir iddiayı reddedebilecek veya reddedemeyeceğine dair kanıt sağlayabilir (istatistikler 'sonuçsuz' anlamına gelir).
Önemli Çıkarımlar
- P-testi, bir popülasyon hakkında yaygın olarak kabul edilen bir iddiayı ifade eden sıfır hipotezinin geçerliliğini test eden istatistiksel bir yöntemdir. P değeri ne kadar küçük olursa, sıfır hipotezinin reddedilmesi gerektiğine ve alternatif hipotezin olabileceğine dair kanıtlar o kadar güçlü olur. P-test istatistiği, büyük numune boyutları kullanıldığında tipik olarak standart normal dağılımı takip eder.
P-testini anlama
P-testi, araştırmacının kabul edilen iddianın güvenilirliğini belirlemesini sağlayan bir değer hesaplar. Karşılık gelen p değeri, araştırmacının sonuçların rasgeleliğini ölçmeyi seçtiği istatistiksel olarak anlamlı bir düzey (güven düzeyi), alfa (α) ile karşılaştırılır. P-test istatistiği, büyük numune boyutları kullanıldığında tipik olarak standart normal dağılımı takip eder.
Araştırmacılar genellikle% 5 veya daha düşük alfa düzeylerini seçecek ve bu da% 95 veya daha yüksek güven düzeylerine dönüşecektir. Başka bir deyişle, % 5 alfa seviyesinden daha düşük bir p değeri, sonuçlarınızın rasgele olma olasılığının% 95'ten fazla olduğu anlamına gelir ve böylece sonuçlarınızın önemini artırır. Araştırmacının sıfır hipotezini reddetmesine izin verecek deliller budur.
- P değeri ne kadar küçükse (p değeri <alfa), sıfır hipotezinin reddedilmesi gerektiğine ve alternatif hipotezin daha güvenilir olabileceğine dair kanıtlar o kadar güçlü olur. P değeri (p değeri> alfa) ne kadar büyük olursa sıfır hipotezine karşı kanıtların zayıf olması, reddedilemeyeceği anlamına gelir, bu da testi sonuçsuz hale getirir.
Bir iddiayı doğrulamak için bir hipotez testi yaparken, araştırmacı iki hipotez varsayar: null (H 0) ve alternatif (H 1). Sıfır ve alternatif hipotezleri formüle etmek, bir P-testinin araştırmacıya sunabileceği yararlılığın anahtarıdır.
Sıfır hipotezi, araştırmacının reddedip reddedemeyeceğini görmek için test ettiği yaygın bir inanç veya önermeyi belirtir. Anlaşılması gereken kilit nokta, araştırmacının her zaman sıfır hipotezini reddetmek istemesidir ve P-testi onlara bu hedefe ulaşmada yardımcı olur. Dikkat edilmesi gereken bir başka nokta, P-testi sıfır hipotezini reddedemezse, testin sonuçsuz olduğu kabul edilir ve hiçbir şekilde sıfır hipotezinin doğrulanması anlamına gelmez.
Alternatif hipotez araştırmacı tarafından araştırılan fenomeni daha iyi açıklamak için ortaya koyduğu farklı açıklamadır. Bu nedenle, olası tek veya en iyi alternatif açıklama olması gerekir. Bu yolla, p-değeri sıfır hipotezinin reddini doğrularsa, alternatif hipotez güvenilir olarak görülebilir.
Z testi ve T testi
Yaygın ve basit bir istatistiksel test türü, bir örnek ortalamanın varsayılan popülasyon ortalaması için istatistiksel önemini test eden, ancak popülasyonun standart sapmasının bilinmesini gerektiren, genellikle mümkün olmayan bir z-testidir. T-testi, popülasyonun standart sapmasının aksine yalnızca numunenin standart sapmasını gerektirdiği için daha gerçekçi bir test türüdür.
İstatistiklerin, özellikle biyoteknolojide, ürün geliştirmeyi nasıl etkileyebileceğini anlamak, yatırımcıları daha bilinçli yatırım kararları almalarına yönlendirmede oldukça yararlı olabilir. Örneğin, gelecek vadeden bir ilacın klinik araştırması için istatistiksel sonuçların temel olarak anlaşılması, bir biyoteknoloji stokunun potansiyel getirilerinin değerlendirilmesinde paha biçilmez olabilir.