帰無仮説を検定するときにP値を決定する方法

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帰無仮説を検定するときにP値を決定する方法

統計分析は、医学、心理学、さらにはビジネスの分野を含むあらゆる分野で重要です。あなたの事実と数字の深い統計分析なしでは、あなたのビジネスや研究プロジェクトに関してどのような決定を下すべきかを知ることは不可能です。 P値は、特定の統計を取り巻くさまざまな要因を考慮して、特定の統計が示す統計的有意性と妥当性の範囲です。言い換えれば、それは意思決定と価値の観点から統計がどれほど重要であるかを示しています。

P値とは正確には何ですか?

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帰無仮説のP値を計算する方法を説明する前に、まずP値の定義を見てみましょう。 P値は、統計的事実の限界有意性の量です。つまり、P値について話すとき、実際には、有意な範囲内にほとんどない統計について話しているということです。

帰無仮説を扱う場合、帰無仮説が正しくないことを意味するため、その重要性が増します。

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帰無仮説とは何ですか?

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P値を理解するには、帰無仮説の意味も理解する必要があります。帰無仮説は、統計的研究で特定の母集団間に差がない程度です。また、統計が重要ではないという事実を直接指摘することもできます。これは、研究にとって重要ではないとして統計を無効にし、それは破棄されます。

したがって、特定の統計の有効性と有意性に疑問が生じないように、P値の計算方法を理解することが重要です。

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仮説検定におけるP値の目的

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物事を単純化するために、仮説検定におけるP値の本当の目的は、特定の母集団に対して研究されている事実に意味がないという考えを捨てようとすることであることに注意する必要があります。統計は常に、統計的傾向を決定するために、特定の設定で調査される人々またはエンティティのグループのセグメント化に依存しています。

P値は、情報が正確であり、特定の母集団と結果に適用できることを人々が知ることができるように、他の統計調査に組み込まれます。

それがなければ、研究が統計的に有効であるかどうか、そしてそれが証明しようとしていることに水を保持しているかどうかについては常に曖昧さがあります。

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質問と仮説

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理解しておくべきもう1つの問題は、質問と仮説の違いです。たとえば、調査研究の質問は次のようになります。

「ドライバーの安全に関するトレーニングプログラムは、事故率の低下をもたらしますか?」

これが私たちが研究している質問です。しかし、仮説は次のようになります。

「事故防止コースを受講した人は、受講しなかった人よりも事故の発生率が低くなります。」

ご覧のとおり、仮説は、事実と統計で答えようとしている質問に基づいて、証明しようとしているステートメントとして書かれています。

したがって、P値が高すぎる場合は、帰無仮説(事故コースを受講する人の事故が少ないという仮説)が真であることを示しています。

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計算プロセス

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P値を計算するには、次の手順に従います。

  • あなたの研究の期待される結果を決定します。
  • あなたの研究の観察された結果(実際に何が起こったのか)を決定します。
  • 実験の自由度を見つけます。 (カテゴリー数)
  • カイ二乗式を使用して、期待される結果を観測された結果と比較します。
  • 有意水準を選択します。
  • カイ二乗表を使用して、p値を決定します。
  • 帰無仮説を受け入れるか拒否するかを決定します。

重要性の基準は何ですか?

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P値が高いほど、研究が統計的に有意であった精度の発生率は低くなります。一般的に、+-。05値に該当するP値は、依然として統計的に有意であると見なされます。 P値が低いほど、研究の重要性は高くなります。

P値は非常に重要であるため、結果を読んでいる研究者や他の人が結果が統計的に有意であったことを理解できるように、研究に関する最終レポートに含まれることがよくあります(ほとんどの場合)。

これはまた、研究が偏っている、歪んでいる、または科学的方法に基づいていない、と主張する反対側の人々の間の多くの議論を止めます。

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データの結果を把握する方法

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生データを取得し、収集した情報の平均を決定します。標準分布モデルで左裾と右裾の両方の検定を実行します。これらは、平均または平均を決定するためにデータの分布を示すために実行されるテストです。

あなたは、統計的有意性を示す、研究内で論理的な傾向を見ています。左テールテストまたは右テールテストが真であることが判明した場合、これはサンプリングされたデータに明確な傾向があることを示している可能性があります。

テストの結果が帰無仮説を反証する限り、元の仮説はおそらく重要です。

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P値はあなたが正しい確率です。

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簡単に言えば、帰無仮説の棄却によって証明されるように、P値は仮説が正しいことを示します。あなたはあなたの研究仮説が正しいことを示す数字を探しています。

研究者としての鍵は、分布グラフにプロットしたときに極端に見える他の結果とともに、左または右に1または2標準偏差である傾向を調べることです。

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計算する。

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統計的研究のP値を決定するプロセスを以下に示します。ただし、仮説にさまざまな事実や母集団が含まれている場合は、これら以外のいくつかの手順を含める必要がある場合があることに注意してください。

1.正規分布で左裾検定を実行します。

2. z値を取得し、数式をプラグインします。

3. zが1.34未満である確率を見つけます。たとえば、z = 1.34の場合です。

4.同じ方法で右テールテストを実行し、変数をプラグインします。

5.分布表を使用してp値を決定します。

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P値について学んだことを適用する

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統計は数学に関するものですが、それはあなたがいくつかの実用的な常識を適用するべきではないという意味ではありません。

結局のところ、統計は研究に関するものであり、それがp値が非常に価値がある理由です。 p値(帰無仮説が間違っている確率)を計算したら、自信を持って研究を提示できます。p値は、間違っているよりも正しい可能性が高いことを証明するものです。

数字があなたをバックアップさせるためのきちんとした方法のようなものですね。

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