L'analyse statistique est importante dans n'importe quel domaine, y compris les domaines de la médecine, de la psychologie et même des affaires. Sans une analyse statistique approfondie de vos faits et chiffres, il est impossible de savoir quelles décisions prendre concernant votre entreprise ou vos projets de recherche. La P-Value est la plage de signification statistique et de validité qu'une statistique particulière montre, compte tenu des divers facteurs qui l'entourent. En d'autres termes, cela montre à quel point la statistique est importante en termes de prise de décision et de valeur.
Qu'est-ce qu'une valeur P exactement ?
Avant d'essayer d'illustrer comment calculer la valeur P d'une hypothèse nulle, examinons d'abord la définition d'une valeur P. Une valeur P est la quantité de signification marginale d'un fait statistique. Cela signifie donc que, lorsque nous parlons de valeurs P, nous parlons en réalité de statistiques qui se situent à peine dans la plage significative.
Lorsqu'il s'agit d'hypothèses nulles, cela en augmente l'importance car cela signifie que l'hypothèse nulle n'est pas correcte.
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Qu'est-ce qu'une hypothèse nulle ?
Pour comprendre les valeurs P, nous devons également comprendre ce que l'on entend par une hypothèse nulle. Une hypothèse nulle est le degré auquel il n'y a pas de différence entre une certaine population dans une étude statistique. Cela peut également indiquer directement le fait que la statistique n'est pas significative. Cela annulerait la statistique comme étant sans importance pour l'étude, et elle serait rejetée.
Par conséquent, il est essentiel de comprendre comment calculer la valeur P afin qu'il ne soit pas question de la validité et de la signification d'une statistique donnée.
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Objectif de la valeur p dans les tests d'hypothèse
Pour simplifier les choses, notons que le véritable objectif de la valeur P dans les tests d'hypothèse est de tenter de rejeter l'idée qu'il n'y a aucune signification dans les faits étudiés pour une population donnée. Les statistiques reposent toujours sur la segmentation de groupes de personnes ou d'entités étudiées dans un certain contexte pour déterminer les tendances statistiques.
La valeur P est ajoutée aux autres recherches statistiques afin que les gens sachent que les informations sont exactes et applicables à la population et aux résultats donnés.
Sans elle, il y aurait toujours une ambivalence quant à la validité statistique de l'étude et à sa validité dans ce qu'elle tente de prouver.
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Question contre hypothèse
Un autre problème qui doit être compris est la différence entre une question et une hypothèse. Par exemple, la question dans une étude de recherche pourrait être :
« Un programme de formation à la sécurité des conducteurs entraîne-t-il une baisse des taux d'accidents ? »
C'est la question que nous étudions. Mais l'hypothèse pourrait être :
« Les personnes qui suivent un cours de prévention des accidents auront un taux d'accidents inférieur à celui des autres. »
Comme vous pouvez le voir, l'hypothèse est écrite comme une déclaration que vous cherchez à prouver, basée sur la question à laquelle vous essayez de répondre avec des faits et des statistiques.
Par conséquent, si votre valeur p est trop élevée, cela indique que l'hypothèse nulle (que les personnes qui suivent des cours sur les accidents n'ont pas moins d'accidents) est vraie.
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Le processus de calcul
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Pour calculer la valeur P, procédez comme suit :
- Déterminez les résultats attendus de votre étude.
- Déterminez les résultats observés de votre étude (ce qui s'est réellement passé).
- Trouvez les degrés de liberté de votre expérience. (nombre de catégories)
- Comparez les résultats attendus aux résultats observés en utilisant la formule du chi carré.
- Choisissez un niveau de signification.
- Utilisez un tableau du chi carré pour déterminer votre valeur p.
- Décidez d'accepter ou de rejeter votre hypothèse nulle.
Quelle est la norme d'importance?
Plus la valeur P est élevée, plus l'incidence de l'exactitude de l'étude était statistiquement significative. D'une manière générale, les valeurs P qui tombent sous la valeur +-.05 sont toujours considérées comme statistiquement significatives. Plus la valeur P est faible, plus l'étude est significative.
La valeur P est si importante qu'elle est souvent (et presque toujours) incluse dans le rapport final sur la recherche afin que les chercheurs et les autres personnes lisant les résultats comprennent que les résultats étaient statistiquement significatifs.
Cela arrête également beaucoup de débats parmi ceux de l'autre côté qui prétendent que la recherche est biaisée ou faussée ou ne repose pas sur des méthodes scientifiques.
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Comment calculer les résultats de vos données
Prenez vos données brutes et déterminez la moyenne de vos informations que vous avez recueillies. Effectuez à la fois un test de queue gauche et un test de queue droite dans un modèle de distribution standard. Ce sont des tests qui sont effectués pour montrer les distributions des données afin de déterminer une moyenne ou une moyenne.
Vous examinez des tendances logiques dans votre recherche qui indiquent la signification statistique. Si votre test de queue gauche ou droite s'avère vrai, cela peut indiquer une tendance définie dans vos données échantillonnées.
Tant que vos résultats de test réfutent l'hypothèse nulle, votre hypothèse d'origine est probablement significative.
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La valeur p est la probabilité que vous ayez raison.
En termes simples, votre valeur P montre que votre hypothèse est correcte, comme le prouve le rejet de l'hypothèse nulle. Vous cherchez des chiffres qui indiquent que votre hypothèse de recherche est correcte.
La clé en tant que chercheur est d'examiner toutes les tendances qui sont de 1 ou 2 écarts-types vers la gauche ou la droite, ainsi que tout autre résultat qui semble extrême lorsqu'il est tracé sur un graphique de distribution.
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Faire le calcul.
Le processus de détermination de la valeur P d'une étude statistique est indiqué ci-dessous. Gardez toutefois à l'esprit qu'il peut être nécessaire d'inclure plusieurs étapes autres que celles-ci si votre hypothèse implique divers faits ou populations.
1. Faites un test de queue gauche dans une distribution normale.
2. Prenez la valeur z et insérez la formule.
3. Trouvez la probabilité que z soit inférieur à 1,34, par exemple où z=1,34.
4. Effectuez le test de queue droite de la même manière et branchez les variables.
5. Utilisez votre table de distribution pour déterminer la valeur p.
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Appliquer ce que vous avez appris sur les valeurs P
Les statistiques concernent les mathématiques, mais cela ne signifie pas que vous ne devez pas faire preuve de bon sens pratique.
En fin de compte, les statistiques concernent la recherche, et c'est pourquoi la valeur p est si précieuse. Une fois que vous avez déterminé la valeur p (la probabilité que l'hypothèse nulle soit fausse), vous pouvez présenter votre recherche en toute confiance, en notant les valeurs p comme preuve que vous avez plus de chances d'avoir raison que tort.
C'est un bon moyen de laisser les chiffres vous sauvegarder, hein ?
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