İstatistikte, p-değeri, test edilen bir hipotezin, gerçek sonuçlarla aynı veya daha büyük büyüklüğe sahip olacak sonuçlar verme olasılığıdır. Bu, sıfır hipotezinin doğru olduğunu, yani test edilen öğeler arasında kanıtlanmış bir ilişki olmadığını varsayar. Bir hipotezi test ederken p değerlerini bulmanın birkaç yolu olsa da, daha kolay yöntemlerden biri TI-83 gibi bir grafik hesap makinesi kullanmaktır. Bu hesap makineleri, diğer önemli verilerin yanı sıra size p-değeri sağlayan yerleşik birden fazla teste sahiptir.
T-Testi kullanma
P değerleri oluşturmak için en temel istatistiksel test, bir t testidir. STAT düğmesine basarak ve ardından TESTLER listesini açmak için SAĞ OK düğmesine iki kez basarak bir TI-83 hesap makinesinde t-test işlevine erişebilirsiniz. Oradayken, "2: T-Test..." öğesini vurgulamak için 2 rakamına basın veya AŞAĞI OK'a bir kez basın ve ENTER düğmesine basın.
T-Test sayfasında, girilecek bireysel veri noktalarınız varsa VERİ'yi seçin veya örnek ortalaması ve standart sapma gibi istatistiksel verileriniz varsa İSTATİSTİKLER'i seçin. Seçenekler listesinde ilerlemek için gerektiğinde AŞAĞI OK düğmesine basarak tuş takımını kullanarak veri noktalarınızı veya istatistiksel verilerinizi girin. Verilerinizi girdikten sonra "Hesapla" seçeneğini seçin ve ENTER'a basın. Verilerin işlenmesini bekleyin ve ardından sonuçlarınızda "p=" ile başlayan satırı bulun; bu, verilerinizin p değeridir.
İki Örnek T-Testi
Aralarında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını görmek için iki veri grubu arasındaki ortalamaları karşılaştırmaya çalışıyorsanız, bunun yerine iki örnekli bir t testi kullanırsınız. TEST menüsüne yukarıdaki gibi erişin, ancak bunun yerine "4:2SampTTest..." seçeneğini seçin. Daha önce olduğu gibi, ya veri noktalarını ya da istatistiksel verileri girmeniz gerekecek, ancak bu sefer girilecek iki veri seti var. Hesap makinesinde, bu iki küme "1" ve "2" olarak numaralandırılacaktır, bu nedenle belirli bir kümeden veya diğerinden veri belirtmek için "n1" veya "Sx2" gibi şeyler isteyen alanlar göreceksiniz. Ayrıca, iki veri kümesinin basitçe eşit olup olmadığını veya birinin diğerinden daha büyük veya daha küçük sonuçlar verdiğine inanıldığını belirten hipotezinizi belirtmeniz gerekebilir.
Verilerinizi girdikten sonra, daha önce olduğu gibi "Hesapla" seçeneğini seçin. Verilerin işlenmesi için biraz bekleyin ve ardından sonuçlarda p-değerinizi arayın. Sonuçlar, bazı farklılıklar olsa da, yukarıdaki tek örnek t-testi tarafından sağlanan sonuçlara benzer olacaktır. Belki de en dikkate değer fark, veri kümelerinizin her birinden oluşturulmuş verilere sahip olmanızdır. genel veriler, ayrıca ekranın alt kısmının ötesine uzanan ve kaydırılması gereken ek girişlere sahip olacaksınız. Giriş. Bununla birlikte, genel p-değeriniz yine de ekranın üst kısmına yakın olacaktır.
Z-Testleri
Z-testleri, p-değerlerini hesaplamak için başka bir seçenektir. z testleri ve t testleri arasındaki temel fark, z testlerindeki verilerin, kullanıcı tarafından sağlanan verilere dayalı bir dağılım yerine normal bir dağılım izlemesidir. Sonuç olarak, zaten normal dağılıma dayalı oranlara sahip olduğunuz varsayıldığından, z-testlerini kullanırken girilecek çok daha az veri vardır. Z testleri, t testleri ile aynı TESTLER menüsünde bulunur, ancak "5:1-PropZTest..." veya "6:2-PropZTest...", bir grup verinin oranlarını test edip etmediğinize veya farklılıkları bulup bulmadığınıza bağlı olarak iki grup arasında.
İlgili t-testinde gireceğinize benzer şekilde, testiniz için istenen istatistiksel verileri girin; normal dağılım varsayıldığından, veri noktaları girme seçeneğinin olmadığını fark edeceksiniz. Verileri işlemek için "Hesapla"yı seçin ve ardından sonuçlarınızı kontrol edin; adında p olan birkaç öğe görebilirsiniz, ancak yine de yalnızca "p=" yazan tek bir satır var. Bu senin p-değerin.