У статистиці р-значення - це ймовірність того, що перевірена гіпотеза дасть результати, які мали б однакову або більшу величину, ніж фактичні результати. Це передбачає, що нульова гіпотеза доводиться істинною, що означає відсутність доведеної взаємозв'язку між предметами, що перевіряються. Хоча існує низка способів знайти p-значення під час перевірки гіпотези, одним із найпростіших методів є використання графічного калькулятора, такого як TI-83. Ці калькулятори мають кілька вбудованих тестів, які надають вам значення р поряд з іншими важливими даними.
Використання Т-тесту
Найосновнішим статистичним тестом для генерації р-значень є t-тест. Ви можете отримати доступ до функції t-тесту на калькуляторі TI-83, натиснувши кнопку STAT, а потім двічі натиснувши кнопку СТРІЛКА ВПРАВО, щоб відкрити список TESTS. Опинившись там, натисніть цифру 2 або один раз натисніть СТРІЛКУ ВНИЗ, щоб виділити "2: T-Test ..." і натисніть кнопку ENTER.
На сторінці T-Test виберіть ДАНІ, якщо вам потрібно ввести окремі точки даних, або СТАТИСТИКУ, якщо у вас є статистичні дані, такі як середнє значення вибірки та стандартне відхилення. Введіть свої точки даних або статистичні дані за допомогою клавіатури, натискаючи кнопку СТРІЛКА ВНИЗ, щоб перейти до списку опцій. Після введення даних виберіть опцію «Обчислити» та натисніть ENTER. Дочекайтеся обробки даних, а потім знайдіть у результатах рядок, який починається на "p ="; це значення p для ваших даних.
Два зразкові Т-тести
Якщо ви намагаєтеся порівняти середні значення між двома групами даних, щоб з’ясувати, чи існує між ними статистично значуща різниця, замість цього ви використаєте двовибірковий t-тест. Увійдіть до меню ТЕСТИ, як зазначено вище, але замість цього виберіть "4: 2SampTTest ...". Як і раніше, вам доведеться вводити або точки даних, або статистичні дані, але цього разу потрібно ввести два набори даних. У калькуляторі ці два набори матимуть нумерування "1" і "2", тому ви побачите поля з проханням про такі речі, як "n1" або "Sx2", щоб вказати дані того чи іншого набору. Можливо, вам також доведеться вказати свою гіпотезу, вказавши, чи два набори даних просто не рівні, або якщо один, як вважають, дає результати, більші або менші за інші.
Після введення даних виберіть опцію "Обчислити", як і раніше. Зачекайте хвилинку, поки дані обробляться, а потім знайдіть своє значення p у результатах. Результати будуть подібні до результатів, наданих наведеним вище одноразовим t-тестом, хоча будуть певні відмінності. Мабуть, найпомітніша різниця полягає в тому, що ви будете мати дані, що генеруються з кожного з ваших наборів даних, отже, крім Загальні дані також матимуть додаткові записи, які виходять за межі нижньої частини екрана і вимагають прокрутки до доступ. Однак ваше загальне значення p все ще буде знаходитись у верхній частині екрана.
Z-тести
Z-тести - ще один варіант розрахунку р-значень. Основна відмінність між z-тестами та t-тестами полягає в тому, що дані в z-тестах слідують нормальному розподілу замість розподілу на основі даних, наданих користувачем. Як результат, набагато менше даних для введення при використанні z-тестів, оскільки передбачається, що ви вже маєте пропорції на основі нормального розподілу. Z-тести знаходяться в тому ж меню TESTS, що і t-тести, але ви виберете або "5: 1-PropZTest ...", або "6: 2-PropZTest ..." залежно від того, чи ви тестуєте пропорції однієї групи даних чи знаходьте відмінності між двома групами.
Введіть необхідні статистичні дані для вашого тесту, подібні до тих, які ви б ввели у відповідному t-тесті; Ви зауважите, що немає можливості вводити точки даних, оскільки передбачається нормальний розподіл. Виберіть "Обчислити", щоб обробити дані, а потім перевірте свої результати; Ви можете побачити кілька елементів, у назві яких є p, але все ще є лише один рядок, який просто читає "p =." Це ваше значення р.