Statistikā p-vērtība ir varbūtība, ka pārbaudīta hipotēze dos rezultātus, kuriem būtu tāds pats vai lielāks lielums nekā faktiskajiem rezultātiem. Tas pieņem, ka nulles hipotēze izrādās patiesa, tas nozīmē, ka starp pārbaudāmajiem priekšmetiem nav pierādītu saistību. Lai gan, pārbaudot hipotēzi, ir vairāki veidi, kā atrast p-vērtības, viena no vienkāršākajām metodēm ir izmantot grafisko kalkulatoru, piemēram, TI-83. Šajos kalkulatoros ir iebūvēti vairāki testi, kas nodrošina p vērtību kopā ar citiem svarīgiem datiem.
Izmantojot T-testu
Visvienkāršākais statistikas tests, ar kuru iegūt p-vērtības, ir t-tests. T-testa funkcijai varat piekļūt TI-83 kalkulatorā, nospiežot pogu STAT un pēc tam divreiz nospiežot pogu LABĀ BULTIŅA, lai atvērtu sarakstu TESTI. Nokļuvuši tur, nospiediet ciparu 2 vai vienreiz nospiediet bultiņu uz leju, lai iezīmētu "2: T-Test ...", un nospiediet taustiņu ENTER.
T-testa lapā atlasiet DATA, ja jums ir atsevišķi ievadāmi datu punkti, vai atlasiet STATS, ja jums ir statistikas dati, piemēram, vidējais paraugs un standartnovirze. Ievadiet savus datu punktus vai statistikas datus, izmantojot tastatūru, pēc nepieciešamības nospiežot bultiņu uz leju, lai pārietu uz opciju sarakstu. Kad esat ievadījis datus, atlasiet opciju "Aprēķināt" un nospiediet taustiņu ENTER. Pagaidiet, līdz dati tiks apstrādāti, un pēc tam savos rezultātos atrodiet rindu, kas sākas ar "p ="; šī ir jūsu datu p vērtība.
Divi T-paraugu paraugi
Ja mēģināt salīdzināt divu datu grupu vidējos rādītājus, lai noskaidrotu, vai starp tām pastāv statistiski nozīmīga atšķirība, tā vietā izmantosiet divu paraugu t-testu. Piekļūstiet izvēlnei TESTI, kā norādīts iepriekš, bet tā vietā atlasiet “4: 2SampTTest ...”. Tāpat kā iepriekš, jums būs jāievada vai nu datu punkti, vai statistikas dati, taču šoreiz ievadīšanai ir divas datu kopas. Kalkulatorā šīs divas kopas tiks numurētas ar "1" un "2", tāpēc jūs redzēsiet laukus, kuros tiek prasītas tādas lietas kā "n1" vai "Sx2", lai norādītu datus no vienas vai otras konkrētas kopas. Jums var nākties norādīt arī savu hipotēzi, norādot, vai abas datu kopas vienkārši nav vienādas, vai tiek uzskatīts, ka viena dod lielākus vai mazākus rezultātus nekā otra.
Kad esat ievadījis datus, izvēlieties opciju "Aprēķināt" tāpat kā iepriekš. Pagaidiet brīdi, līdz dati tiks apstrādāti, un pēc tam meklējiet p-vērtību rezultātos. Rezultāti būs līdzīgi rezultātiem, ko sniedzis viena parauga t-tests iepriekš, lai gan būs dažas atšķirības. Varbūt visievērojamākā atšķirība ir tā, ka dati tiks ģenerēti no katras datu kopas, tātad papildus kopējiem datiem jums būs arī papildu ieraksti, kas pārsniedz ekrāna apakšdaļu un kuriem jāritina līdz piekļuvi. Tomēr jūsu kopējā p vērtība joprojām būs tuvu ekrāna augšdaļai.
Z-testi
Z-testi ir vēl viena iespēja p vērtību aprēķināšanai. Galvenā atšķirība starp z-testiem un t-testiem ir tā, ka dati z-testos seko normālam sadalījumam, nevis sadalījumam, kura pamatā ir lietotāja sniegtie dati. Tā rezultātā, izmantojot z-testus, ir daudz mazāk datu, kas jāievada, jo tiek pieņemts, ka jums jau ir proporcijas, pamatojoties uz normālo sadalījumu. Z-testi ir atrodami tajā pašā izvēlnē TESTI kā t-testi, taču jūs izvēlēsities vai nu "5: 1-PropZTest ...", vai arī “6: 2-PropZTest ...” atkarībā no tā, vai pārbaudāt vienas datu grupas proporcijas vai atrodat atšķirības starp divām grupām.
Ievadiet pieprasītos statistikas datus savam testam, līdzīgi kā ievadītu attiecīgajā t-testā; jūs ņemsiet vērā, ka nav iespēju ievadīt datu punktus, jo tiek pieņemts normāls sadalījums. Atlasiet "Aprēķināt", lai apstrādātu datus, un pēc tam pārbaudiet savus rezultātus; jūs varat redzēt vairākus vienumus, kuru nosaukumā ir p, bet joprojām ir tikai viena rindiņa, kurā ir tikai "p =". Šī ir jūsu p vērtība.