У більшості досліджень p-значення 0,05 або менше вважається статистично значущим, але ви можете встановити поріг вище. Вище p-значення понад 0,05 означає, що варіація є менш ймовірною, тоді як нижче значення нижче 0,05 свідчить про відмінності. Ви можете обчислити різницю за цією формулою: (1 – p-значення)*100.
Щоб досягти рівня значущості 0,05 для двостороннього тесту, абсолютне значення тестової статистики (|z|) має бути більше або дорівнювати критичному значенню 1,96 (що відповідає рівню 0,025 для одностороннього тесту).
Як розрахувати статистичну значущість
- Сформулювати гіпотези. Почніть із формулювання нульової гіпотези та альтернативної гіпотези. …
- Виберіть рівень значущості. …
- Збирайте та аналізуйте дані. …
- Порівняйте значення p з рівнем значущості. …
- Інтерпретувати результати.
Критичне значення Z для α =0,05 становить Z = 1,645 (тобто 5% розподілу вище Z=1,645). За допомогою цього значення ми можемо встановити те, що називається нашим правилом прийняття рішень для тесту. Правило полягає в тому відхилити H0, якщо оцінка Z становить 1,645 або більше. Оскільки 2,38 > 1,645, ми відхиляємо нульову гіпотезу.
Як розрахувати статистичну значущість
- Створіть нульову гіпотезу.
- Створіть альтернативну гіпотезу.
- Визначте рівень значущості.
- Визначте тип тесту, який ви будете використовувати.
- Виконайте аналіз потужності, щоб дізнатися розмір вибірки.
- Обчисліть стандартне відхилення.
- Використовуйте формулу стандартної помилки.
- Визначте t-показник.
Розраховуються P-значення від нульового розподілу тестової статистики. Вони повідомляють вам, як часто очікується, що тестова статистика буде відбуватися за нульовою гіпотезою статистичного тесту, залежно від того, де вона потрапляє в нульовий розподіл.