Стойността P е статистическо измерване, което помага на учените да определят дали хипотезата им е вярна. Стойността P се използва, за да се определи дали резултатите от техния експеримент са в рамките на нормалните стойности за изследваните неща. Обикновено, ако стойността P на набор от данни падне под определена предварително определена стойност (например 0,05), учените ще отхвърлят нулевата хипотеза на своя експеримент - с други думи, те ще изключат хипотеза, при която експерименталната променлива има няма значителен ефект върху резултата. Днес стойностите на p обикновено се намират в справочни таблици чрез изчисляване на стойността на хи на квадрат.
Стъпка
Стъпка 1. Определете очакваните резултати от вашия експеримент
Обикновено, когато учените провеждат експеримент и изследват резултатите, те вече имат представа за нормалните или обикновените резултати предварително. Това може да се основава на резултатите от предишни експерименти, надеждни набори от данни от наблюденията, научна литература и/или други източници. За вашия експеримент определете очаквания резултат и го запишете като число.
Пример: Да предположим, че предишно проучване показа, че на национално ниво билети за превишена скорост се издават по -често на червени автомобили, отколкото на сини автомобили. Да предположим, че средният резултат на национално ниво показва съотношение 2: 1, като съотношението на червените автомобили е повече. Искаме да разберем дали полицията в нашия град също получава същата тенденция, като анализираме картата за превишена скорост, издадена от полицията в нашия град. Ако вземем случайна извадка от 150 билета за превишена скорост, дадени както на червени, така и на сини автомобили в нашия град, бихме очаквали 100 за червена кола и 50 за сини автомобили, ако полицейското звено в нашия град даде билет според сравнението на национално ниво.
Стъпка 2. Определете вашите експериментални наблюдения
След като сте определили очакваната стойност, можете да проведете експеримента си и да намерите истинската стойност (или наблюдение). Отново запишете резултата като число. Ако манипулираме някои експериментални условия и наблюдаваните резултати се различават от очакваните, съществуват две възможности: или това се е случило случайно, или нашата манипулация на експерименталните променливи е причината за тази разлика. Целта на намирането на р-стойността е основно да се определи дали наблюдаваните резултати се различават от очакваните резултати до момент, в който нулевата хипотеза-хипотезата, че няма връзка между експерименталната променлива и наблюдаваните резултати-не може да бъде отхвърлена.
Пример: Да предположим, че в нашия град случайно избираме 150 билета за превишена скорост, които се присъждат както на червени, така и на сини автомобили. Получаваме 90 билет за червен автомобил и 60 за синята кола. Това е различно от резултата, който очаквахме, т.е. 100 и 50. Дали нашата експериментална манипулация (в този случай промяна на източника на данни от национален на местен) е причинила някаква промяна в резултатите, или нашата градска полиция е имала същите тенденции като националното ниво, а ние просто наблюдавахме съвпадение? Стойността p ще ни помогне да я определим.
Стъпка 3. Определете степента на свобода за вашия експеримент
Степента на свобода е мярка за степента на променливост в изследването, която се определя от броя на категориите, които изследвате. Уравнението за степени на свобода е Степени на свобода = n-1, където n е броят на категориите или променливите, анализирани във вашия експеримент.
-
Пример: Нашият експеримент има две категории резултати: един за червената кола и един за синята кола. Така в нашия експеримент имаме 2-1 = 1 степен на свобода.
Ако сравним червените, сините и зелените автомобили, ще имаме
Стъпка 2. степени на свобода и така нататък.
Стъпка 4. Сравнете очакваните резултати с наблюдаваните резултати, като използвате хи на квадрат
Чи на квадрат (написано x2) е числова стойност, която измерва разликата между очакваните и наблюдаваните стойности от експеримента. Уравнението за chi на квадрат е: х2 = ((o-e)2/д), където o е наблюдаваната стойност и e е очакваната стойност. Добавете резултатите от това уравнение за всички възможни резултати (вижте по -долу).
- Имайте предвид, че това уравнение използва оператора (sigma). С други думи, трябва да изчислите ((| o-e | -.05)2/д) за всеки възможен резултат, след това добавете резултатите, за да получите чи на квадрат стойност. В нашия пример имаме два резултата - кола, която получава червен или син билет. По този начин можем да изчислим ((o-e)2/д) два пъти - веднъж за червената кола и веднъж за синята кола.
-
Пример: Нека включим нашите очаквани стойности и наблюдения в уравнението x2 = ((o-e)2/д). Не забравяйте, че поради оператора sigma трябва да изчислим ((o-e)2/д) два пъти - веднъж за червената кола и веднъж за синята кола. Стъпките на обработка са както следва:
- х2 = ((90-100)2/100) + (60-50)2/50)
- х2 = ((-10)2/100) + (10)2/50)
- х2 = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3.
Стъпка 5. Изберете ниво на значимост
Сега, когато знаем степента на свобода на нашия експериментален комплект и стойността на квадрат на хи, трябва да направим само едно последно нещо, преди да можем да намерим нашата р-стойност-трябва да определим нивото на значимост. По принцип нивото на значимост е измерване на това колко сме сигурни в нашите резултати - ниското ниво на значимост съответства на ниската вероятност резултатът от експеримента да се дължи на случайността и обратно. Нивото на значимост се записва като десетичен знак (напр. 0,01), което съответства на процента вероятност резултатът от експеримента да се дължи на случайност (в този случай 1%).
- По конвенция учените обикновено определят стойност на значимост за своите експерименти на 0,05 или 5 процента. Това означава, че експерименталните резултати, които съответстват на това ниво на значимост, имат най -много 5% шанс за съвпадение. С други думи, има 95% шанс резултатите да се дължат на манипулацията на учения с експерименталните променливи, а не на случайността. За повечето експерименти 95% доверие относно връзката между двете променливи се счита за успешно демонстриращо връзката между двете.
- Пример: За нашия пример за червени и сини автомобили, нека следваме научното споразумение и да определим нивото на значимост на 0, 05.
Стъпка 6. Използвайте таблицата за разпределение на квадрат квадрат, за да оцените вашата p-стойност
Учените и статистиците използват големи таблици със стойности, за да изчислят стойностите на p за своите експерименти. Тази таблица обикновено се изписва с вертикалната ос вляво, показваща степента на свобода, и хоризонталната ос отгоре, показваща p-стойностите. Използвайте тази таблица, като първо откриете степента си на свобода, след което четете редовете отляво надясно, докато намерите първата стойност, която е по -голяма от стойността ви на квадрат чи. Погледнете p-стойността в горната част на колоната-вашата p-стойност е между тази стойност и следващата най-голяма стойност (дясната стойност е вляво от нея).
- Таблиците за разпределение на квадрат Chi са достъпни от различни източници - те могат лесно да бъдат намерени онлайн или в учебници по наука или статистика. Ако нямате такъв, използвайте таблицата, показана на снимката по -горе, или безплатна онлайн маса, като тази, предоставена от medcalc.org тук.
-
Пример: Нашият квадрат на квадрат е 3. Така че нека използваме таблицата за разпределение на квадрат на хи на снимката по-горе, за да намерим приблизителна p-стойност. Тъй като знаем, че нашият експеримент има само
Етап 1. степени на свобода, ще започнем от горната таблица. Преминаваме отляво надясно в този ред, докато намерим стойност по -висока от
Стъпка 3. - нашата чи на квадрат стойност. Първата стойност, която откриваме, е 3,84. Разглеждайки тази колона, виждаме, че съответната р-стойност е 0,05. Това означава, че нашата р-стойност е между 0,05 и 0,1 (следващата по големина р-стойност в таблицата).
Стъпка 7. Решете дали да отхвърлите или защитите нулевата си хипотеза
Тъй като сте намерили приблизителна р-стойност за вашия експеримент, можете да решите дали да отхвърлите нулевата хипотеза на вашия експеримент (като напомняне, това е хипотезата, че експерименталната променлива, която сте манипулирали, не е повлияла на резултатите, които сте наблюдавали). Ако вашата p-стойност е по-ниска от вашата значимост, поздравления-вие доказахте, че има голяма вероятност да има връзка между променливите, които сте манипулирали, и вашите наблюдения. Ако вашата p-стойност е по-голяма от вашата значимост, не можете да кажете със сигурност, че резултатите, които наблюдавате, са резултат от просто съвпадение или манипулиране на вашия експеримент.
- Пример: Нашата p-стойност е между 0,05 и 0,1. Тоест тя в никакъв случай не е по-малка от 0,05, така че, за съжаление, ние не може да отхвърли нашата нулева хипотеза. Това означава, че не достигаме минималния 95% лимит на доверие, който сме си поставили, така че да може да се каже, че полицията в нашия град дава билети за червени и сини коли в съотношение, което е доста различно от средното за страната.
- С други думи, има 5-10% шанс нашите наблюдения да не са резултат от промяна в местоположението (анализирайки нашия град, а не цялата част), а са съвпадения. Тъй като търсим вероятност по -малка от 5%, не можем да кажем, че ние убеден че полицията в нашия град е склонна да продава билети за червени коли - има малка, но статистически много различна възможност те да нямат тази тенденция.
Съвети
- Научен калкулатор ще направи изчисленията много по -лесни. Можете също да търсите калкулатори онлайн.
- Можете да изчислите p-стойности с помощта на няколко компютърни програми, включително често използван софтуер за електронни таблици и по-специализиран статистически софтуер.
