Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
P-значение (p-value) рассчитывается с использованием статистического теста, такого как тест Стьюдента или анализ дисперсии (ANOVA).
Чтобы рассчитать p-значение, необходимо выполнить следующие шаги:
1. Сформулируйте нулевую гипотезу (H0) и альтернативную гипотезу (H1). Нулевая гипотеза обычно утверждает, что нет статистически значимой разницы между группами или переменными, а альтернативная гипотеза предполагает наличие такой разницы.
2. Выберите подходящий статистический тест в зависимости от типа данных и исследуемой гипотезы. Например, для сравнения средних значений двух групп можно использовать t-тест Стьюдента, а для сравнения средних значений более чем двух групп — ANOVA.
3. Вычислите статистическую меру, такую как t-статистика или F-статистика, с использованием данных из выборки.
4. Определите критическое значение (уровень значимости), которое является пороговым значением, ниже которого различия считаются статистически значимыми. Обычно используются уровни значимости 0,05 или 0,01.
5. Сравните вычисленную статистическую меру с критическим значением и определите, насколько они отличаются друг от друга.
6. Рассчитайте p-значение, которое представляет собой вероятность получить такие или более экстремальные результаты, если нулевая гипотеза верна. P-значение можно рассчитать с использованием таблицы распределения или статистического программного обеспечения.
7. Сравните p-значение с уровнем значимости. Если p-значение меньше или равно уровню значимости, то нулевая гипотеза отвергается в пользу альтернативной гипотезы. Если p-значение больше уровня значимости, то нулевая гипотеза не отвергается.
Важно отметить, что p-значение не является мерой силы эффекта или практической значимости, а лишь указывает на статистическую значимость различий.