Kas ir P-tests?
P-tests ir statistiska metode, ar kuras palīdzību tiek pārbaudīta nulles hipotēzes pamatotība, kurā noteikts vispārpieņemts apgalvojums par populāciju. Lai arī termins “null” ir nedaudz maldinošs, mērķis ir pārbaudīt pieņemto faktu, mēģinot to atspēkot vai anulēt. P-tests var sniegt pierādījumus, kas var noraidīt vai noraidīt (statistika runā par “nepārliecinošu”) plaši pieņemtu apgalvojumu.
Taustiņu izņemšana
- P-tests ir statistiska metode, kas pārbauda nulles hipotēzes pamatotību, kurā izteikts vispārpieņemts apgalvojums par kopumu. Jo mazāka ir p-vērtība, jo spēcīgāki ir pierādījumi, ka nulles hipotēze būtu jānoraida un ka alternatīvā hipotēze varētu būt P-testa statistika parasti atbilst parastajam normālajam sadalījumam, ja tiek izmantoti lieli paraugu lielumi.
Izpratne par P-testu
P-testā tiek aprēķināta vērtība, kas pētniekam ļauj noteikt pieņemtā apgalvojuma ticamību. Atbilstošo p vērtību salīdzina ar statistiski nozīmīgu līmeni (ticamības līmeni), alfa (α), ko pētnieks ir izvēlējies, lai novērtētu rezultātu nejaušību. P-testa statistika parasti seko parastajam normālajam sadalījumam, ja tiek izmantoti lieli paraugu lielumi.
Pētnieki parasti izvēlas alfa līmeni 5% vai zemāku, kas nozīmē, ka ticamības līmenis ir 95% vai lielāks. Citiem vārdiem sakot, p-vērtība, kas mazāka par 5% alfa līmeņa, nozīmē, ka ir lielāka nekā 95% iespējamība, ka rezultāti nav nejauši, tādējādi palielinot jūsu rezultātu nozīmīgumu. Šie ir pierādījumi, kas ļautu pētniekam noraidīt nulles hipotēzi.
- Jo mazāka p-vērtība (p-vērtība <alfa), jo spēcīgāki ir pierādījumi tam, ka nulles hipotēze ir jānoraida un ka alternatīvā hipotēze varētu būt ticamāka. Jo lielāka ir p-vērtība (p-vērtība> alfa), jo jo vājāki ir pierādījumi, kas neatbilst hipotēzei par nulli, kas nozīmē, ka to nevar noraidīt, kas testu padara nepārliecinošu.
Veicot hipotēzes pārbaudi apgalvojuma apstiprināšanai, pētnieks postulē divas hipotēzes - nulles (H 0) un alternatīvas (H 1). Nulles un alternatīvas hipotēzes formulēšana ir atslēga uz lietderību, ko P-tests var piedāvāt pētniekam.
Nulles hipotēze norāda uz vispārpieņemtu pārliecību vai pieņēmumu, kuru pētnieks pārbauda, lai redzētu, vai viņi to var noraidīt. Galvenais, kas jāsaprot, ir tas, ka pētnieks vēlas vienmēr noraidīt nulles hipotēzi un P-tests viņiem palīdz sasniegt šo mērķi. Vēl jāpiebilst, ka, ja P-testā netiek noraidīta nulles hipotēze, tad testu uzskata par nepārliecinošu un tas nekādā gadījumā nav domāts kā nulles hipotēzes apstiprinājums.
Alternatīva hipotēze ir atšķirīgs pētnieka piedāvātais skaidrojums, lai labāk izskaidrotu pētāmo parādību. Kā tāds tai jābūt vienīgajam vai labākajam iespējamajam alternatīvajam izskaidrojumam. Tādā veidā, ja p vērtība apstiprina nulles hipotēzes noraidīšanu, tad alternatīvo hipotēzi var uzskatīt par ticamu.
Z tests un T tests
Izplatīts un vienkāršots statistiskās pārbaudes veids ir z-tests, kurā tiek pārbaudīta izlases vidējā statistiskā nozīmība attiecībā pret hipotētisko populācijas vidējo lielumu, bet ir nepieciešams, lai būtu zināmas populācijas standarta novirzes, kas bieži vien nav iespējams. T-tests ir reālistiskāks testa veids, jo tas prasa tikai parauga standarta novirzi pretstatā populācijas standarta novirzei.
Izpratne par to, kā statistika var ietekmēt produktu attīstību, īpaši biotehnoloģijā, var būt ļoti noderīga, lai palīdzētu investoriem pieņemt apzinātākus lēmumus par ieguldījumiem. Piemēram, daudzsološa zāļu klīniskā izmēģinājuma statistikas rezultātu pamatzināšanas var būt nenovērtējamas, novērtējot biotehnoloģisko materiālu potenciālo ienesīgumu.
