В статистике p-значение - это вероятность того, что проверенная гипотеза даст результаты, которые будут иметь такую же или большую величину, чем фактические результаты. Это предполагает, что нулевая гипотеза подтверждается, что означает отсутствие доказанной связи между тестируемыми элементами. Хотя существует несколько способов найти p-значения при проверке гипотезы, один из самых простых способов - использовать графический калькулятор, например TI-83. В эти калькуляторы встроено несколько тестов, которые предоставляют вам p-значение наряду с другими важными данными.
Использование Т-теста
Самый простой статистический тест для получения p-значений - это t-тест. Вы можете получить доступ к функции t-теста на калькуляторе TI-83, нажав кнопку STAT, а затем дважды нажав кнопку СТРЕЛКА ВПРАВО, чтобы открыть список ТЕСТОВ. Оказавшись там, нажмите цифру 2 или один раз нажмите СТРЕЛКУ ВНИЗ, чтобы выделить «2: T-Test ...», и нажмите кнопку ENTER.
На странице T-Test выберите DATA, если у вас есть отдельные точки данных для ввода, или выберите STATS, если у вас есть статистические данные, такие как выборочное среднее и стандартное отклонение. Введите точки данных или статистические данные с клавиатуры, нажимая кнопку СТРЕЛКА ВНИЗ по мере необходимости для перехода по списку опций. После ввода данных выберите опцию «Рассчитать» и нажмите ENTER. Подождите, пока данные будут обработаны, а затем найдите в результатах строку, которая начинается с «p =»; это p-значение для ваших данных.
Два образца T-теста
Если вы пытаетесь сравнить средние значения между двумя группами данных, чтобы увидеть, есть ли между ними статистически значимая разница, вместо этого вы воспользуетесь двухвыборочным t-критерием. Войдите в меню ТЕСТЫ, как указано выше, но вместо этого выберите «4: 2SampTTest ...». Как и раньше, вам нужно будет ввести либо точки данных, либо статистические данные, но на этот раз нужно ввести два набора данных. В калькуляторе эти два набора будут пронумерованы «1» и «2», поэтому вы увидите поля, в которых запрашиваются такие вещи, как «n1» или «Sx2», чтобы указать данные из того или иного набора. Возможно, вам также придется указать свою гипотезу, указав, являются ли два набора данных просто не равными или считается, что один дает результаты, которые больше или меньше другого.
После того, как вы ввели свои данные, выберите вариант «Рассчитать», как и раньше. Подождите, пока данные будут обработаны, а затем найдите свое значение p в результатах. Результаты будут аналогичны результатам приведенного выше t-теста для одной выборки, хотя будут и некоторые отличия. Возможно, наиболее заметным отличием является то, что у вас будут данные, сгенерированные из каждого из ваших наборов данных, поэтому в дополнение к общие данные у вас также будут дополнительные записи, которые выходят за пределы нижней части экрана и требуют прокрутки до доступ. Однако ваше общее значение p по-прежнему будет в верхней части экрана.
Z-тесты
Z-тесты - еще один вариант для расчета p-значений. Основное различие между z-тестами и t-тестами заключается в том, что данные в z-тестах следуют нормальному распределению, а не распределению, основанному на данных, предоставленных пользователем. В результате при использовании z-тестов требуется вводить намного меньше данных, поскольку предполагается, что у вас уже есть пропорции, основанные на нормальном распределении. Z-тесты находятся в том же меню TESTS, что и t-тесты, но вы можете выбрать либо «5: 1-PropZTest ...», либо «6: 2-PropZTest ...» в зависимости от того, проверяете ли вы пропорции одной группы данных или обнаруживаете различия. между двумя группами.
Введите запрашиваемые статистические данные для вашего теста, аналогичные тем, которые вы бы вводили в соответствующем t-тесте; вы заметите, что нет возможности вводить точки данных, поскольку предполагается нормальное распределение. Выберите «Рассчитать», чтобы обработать данные, а затем проверьте свои результаты; вы можете увидеть несколько элементов, в названии которых есть буква p, но по-прежнему есть только одна строка, в которой написано только «p =». Это ваше p-значение.
