P-test

Che cos'è un test P?

Un P-test è un metodo statistico che verifica la validità dell'ipotesi nulla che afferma un'affermazione comunemente accettata su una popolazione. Sebbene il termine null sia un po 'fuorviante, l'obiettivo è testare i fatti accettati tentando di confutare o annullare ciò. Il test P può fornire le prove che possono rifiutare o non respingere (le statistiche parlano di "inconcludente") un reclamo ampiamente accettato.

Key Takeaways

• Un P-test è un metodo statistico che verifica la validità dell'ipotesi nulla che afferma un'affermazione comunemente accettata su una popolazione.
• Più piccolo è il valore p, più forte è l'evidenza che l'ipotesi nulla dovrebbe essere respinta e che l'ipotesi alternativa potrebbe essere più credibile.
• La statistica del test P in genere segue una distribuzione normale standard quando si utilizzano campioni di grandi dimensioni.

Comprensione del test P

Un test P calcola un valore che consente al ricercatore di determinare la credibilità del reclamo accettato. Il corrispondente valore p viene confrontato con un livello statisticamente significativo (livello di confidenza), alfa (α), che il ricercatore ha scelto di misurare la casualità dei risultati. La statistica del test P in genere segue una distribuzione normale standard quando si utilizzano campioni di grandi dimensioni.

I ricercatori di solito sceglieranno livelli alfa del 5% o inferiori, il che si traduce in livelli di confidenza del 95% o superiori. In altre parole, un valore p inferiore a un livello alfa del 5% significa che esiste una probabilità superiore al 95% che i risultati non siano casuali, migliorando così il significato dei risultati. Questa è la prova che consentirebbe al ricercatore di respingere l'ipotesi nulla.

• Più piccolo è il valore p (valore p <alfa), più forte è l'evidenza che l'ipotesi nulla dovrebbe essere respinta e che l'ipotesi alternativa potrebbe essere più credibile.
• Maggiore è il valore p (valore p> alfa), più debole è l'evidenza contro l'ipotesi nulla, il che significa che non può essere respinto, il che rende il test inconcludente.

Nel condurre un test di ipotesi per convalidare un reclamo, il ricercatore postula due ipotesi: null (H ₀ ) e alternate (H ₁ ). La formulazione delle ipotesi null e alternative è la chiave dell'utilità che un P-test può offrire al ricercatore.

L'ipotesi nulla afferma una credenza o una premessa comunemente condivisa che il ricercatore verifica per poterlo respingere. Il punto chiave da comprendere è che il ricercatore vuole sempre rifiutare l'ipotesi nulla e il P-test li aiuta a raggiungere questo obiettivo. Un altro punto da notare è che se il test P non riesce a respingere l'ipotesi nulla, allora il test è considerato inconcludente e non intende in alcun modo essere un'affermazione dell'ipotesi nulla.

L'ipotesi alternativa è la diversa spiegazione proposta dal ricercatore per spiegare meglio il fenomeno oggetto di indagine. Come tale, deve essere l'unica o la migliore possibile spiegazione alternativa. In questo modo, se il valore p convalida un rifiuto dell'ipotesi nulla, allora l'ipotesi alternativa può essere considerata credibile.

Z-test e T-test

Un tipo comune e semplicistico di test statistici è un test z, che verifica la significatività statistica di una media campionaria rispetto alla media ipotizzata della popolazione ma richiede che sia nota la deviazione standard della popolazione, il che spesso non è possibile. Il test t è un tipo più realistico di test in quanto richiede solo la deviazione standard del campione rispetto alla deviazione standard della popolazione.

Comprendere in che modo le statistiche possono influire sullo sviluppo del prodotto, in particolare nelle biotecnologie, può essere molto utile nel guidare gli investitori a prendere decisioni di investimento più informate. Ad esempio, una comprensione di base dei risultati statistici per la sperimentazione clinica di un farmaco promettente può essere preziosa nella valutazione dei potenziali rendimenti di uno stock biotecnologico.

Confronta i conti di investimento Nome del fornitore Descrizione Descrizione dell'inserzionista × Le offerte che compaiono in questa tabella provengono da società di persone da cui Investopedia riceve un compenso.

Termini correlati

Test a una coda Un test a una coda è un test statistico in cui l'area critica di una distribuzione è maggiore o minore di un determinato valore, ma non entrambi. altro Definizione di ipotesi nulla Un'ipotesi nulla è un tipo di ipotesi utilizzata nelle statistiche che suggerisce che non esiste alcun significato statistico in un insieme di osservazioni date. altro Perché la significatività statistica conta L'importanza statistica si riferisce a un risultato che non è probabile che si verifichi in modo casuale ma che sia piuttosto attribuibile a una causa specifica. altro Cosa ci dice il valore P Il valore P è il livello di significatività marginale all'interno di un test di ipotesi statistica, che rappresenta la probabilità del verificarsi di un determinato evento. altro Definizione del test Z Un test z è un test statistico utilizzato per determinare se due medie della popolazione sono diverse quando le varianze sono note e la dimensione del campione è grande. altro Comprensione dei test a due code Un test a due code è un test statistico in cui l'area critica di una distribuzione è su due lati e verifica se un campione è maggiore o minore di un determinato intervallo di valori. più collegamenti dei partner