Search results
In summary, calculating a p-value involves identifying and calculating your test statistic and then placing it in its sampling distribution to find the probability of more extreme values! Let’s see this whole process in action with an example!
The p -value is the probability under the null hypothesis of obtaining a real-valued test statistic at least as extreme as the one obtained. Consider an observed test-statistic from unknown distribution .
16 lip 2020 · The p value is a number, calculated from a statistical test, that describes how likely you are to have found a particular set of observations if the null hypothesis were true. P values are used in hypothesis testing to help decide whether to reject the null hypothesis. The smaller the p value, the more likely you are to reject the null hypothesis.
Wartość p, p-wartość, prawdopodobieństwo testowe (ang. p-value, probability value) – prawdopodobieństwo uzyskania wyników testu co najmniej tak samo skrajnych, jak te zaobserwowane w rzeczywistości (w próbie losowej z populacji), obliczone przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa.
25 gru 2023 · P value jest miarą używaną w statystyce do określania istotności statystycznej wyników testu. Wartość ta pomaga w decyzji, czy wyniki eksperymentu są istotne statystycznie czy też nie. Obliczanie p value jest kluczowym krokiem w analizie statystycznej, zwłaszcza w przypadku testów hipotez.
According to American Statistical Association, “a p-value is the probability under a specified statistical model that a statistical summary of the data (e.g., the sample mean difference between two compared groups) would be equal to or more extreme than its observed value.”
In general, in order to estimate a p-value, you first need to standardize your sample statistic. This standardization makes it easier to determine the sampling distribution under the null hypothesis. Standardization is conducted using the following formula:
