So bestimmen Sie den p-Wert beim Testen einer Nullhypothese

Statistische Analysen sind in jedem Bereich wichtig, einschließlich der Bereiche Medizin, Psychologie und sogar Wirtschaft. Ohne eine tiefgreifende statistische Analyse Ihrer Daten und Fakten ist es unmöglich zu wissen, welche Entscheidungen Sie in Bezug auf Ihre Geschäfts- oder Forschungsprojekte treffen müssen. Der P-Wert ist der Bereich der statistischen Signifikanz und Validität, den eine bestimmte Statistik angesichts der verschiedenen sie umgebenden Faktoren zeigt. Mit anderen Worten, es zeigt, wie wichtig die Statistik in Bezug auf Entscheidungsfindung und Wert ist.



Was genau ist ein P-Wert?

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Bevor wir versuchen zu veranschaulichen, wie man den P-Wert einer Nullhypothese berechnet, schauen wir uns zunächst die Definition eines P-Wertes an. Ein P-Wert ist der Betrag der marginalen Signifikanz einer statistischen Tatsache. Das heißt, wenn wir von P-Werten sprechen, sprechen wir wirklich von Statistiken, die kaum im signifikanten Bereich liegen.

Wenn es um Nullhypothesen geht, erhöht dies die Bedeutung, da dies bedeutet, dass die Nullhypothese nicht richtig ist.

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Was ist eine Nullhypothese?

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Um P-Werte zu verstehen, müssen wir auch verstehen, was mit einer Nullhypothese gemeint ist. Eine Nullhypothese ist der Grad, in dem es keinen Unterschied zwischen einer bestimmten Population in einer statistischen Studie gibt. Es kann auch direkt darauf hinweisen, dass die Statistik nicht signifikant ist. Dies würde die Statistik als unwichtig für die Studie entwerten und verwerfen.

Daher ist es wichtig zu verstehen, wie der P-Wert berechnet wird, damit die Gültigkeit und Signifikanz einer bestimmten Statistik nicht in Frage gestellt wird.

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Zweck des p-Wertes beim Hypothesentesten

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Um die Dinge zu vereinfachen, sollten wir anmerken, dass der wahre Zweck des P-Wertes beim Hypothesentesten darin besteht, zu versuchen, die Idee zu verwerfen, dass die untersuchten Fakten für eine bestimmte Population keine Bedeutung haben. Statistiken beruhen immer auf der Segmentierung von Personen- oder Entitätengruppen, die in einer bestimmten Umgebung untersucht werden, um die statistischen Trends zu bestimmen.

Der P-Wert wird zusammen mit anderen statistischen Untersuchungen verwendet, damit die Leute wissen, dass die Informationen korrekt und auf die gegebene Population und die Ergebnisse anwendbar sind.

Ohne sie bestünde immer Ambivalenz, ob die Studie statistisch valide ist und ob sie mit dem, was sie zu beweisen versucht, stichhaltig ist.

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Frage vs. Hypothese

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Ein weiteres Problem, das verstanden werden sollte, ist der Unterschied zwischen einer Frage und einer Hypothese. Die Frage in einer Forschungsstudie könnte beispielsweise lauten:

'Führt ein Schulungsprogramm zur Fahrsicherheit zu einem Rückgang der Unfallzahlen?'

Das ist die Frage, der wir nachgehen. Aber die Hypothese könnte lauten:

'Leute, die einen Unfallverhütungskurs besuchen, haben eine geringere Unfallrate als diejenigen, die dies nicht tun.'

Wie Sie sehen, ist die Hypothese als eine Aussage geschrieben, die Sie auf der Grundlage der Frage, die Sie mit Fakten und Statistiken zu beantworten versuchen, versuchen zu beweisen.

Wenn Ihr P-Wert daher zu hoch ist, zeigt dies an, dass die Nullhypothese (dass Personen, die Unfallkurse besuchen, nicht weniger Unfälle haben) wahr ist.



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Der Berechnungsprozess

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Um den P-Wert zu berechnen, gehen Sie folgendermaßen vor:

  • Bestimmen Sie die erwarteten Ergebnisse Ihrer Studie.
  • Bestimmen Sie die beobachteten Ergebnisse Ihrer Studie (was wirklich passiert ist).
  • Finden Sie die Freiheitsgrade Ihres Experiments. (Anzahl der Kategorien)
  • Vergleichen Sie die erwarteten Ergebnisse mit den beobachteten Ergebnissen mithilfe der Chi-Quadrat-Formel.
  • Wählen Sie ein Signifikanzniveau.
  • Verwenden Sie eine Chi-Quadrat-Tabelle, um Ihren p-Wert zu bestimmen.
  • Entscheiden Sie, ob Sie Ihre Nullhypothese akzeptieren oder ablehnen.

Was ist der Signifikanzstandard?

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Je höher der P-Wert, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Studie statistisch signifikant war. Im Allgemeinen gelten P-Werte, die unter den Wert von +-.05 fallen, immer noch als statistisch signifikant. Je niedriger der P-Wert, desto aussagekräftiger ist die Studie.

Der P-Wert ist so wichtig, dass er oft (und fast immer) im Abschlussbericht über die Forschung enthalten ist, damit Forscher und andere, die die Ergebnisse lesen, verstehen, dass die Ergebnisse statistisch signifikant waren.

Dies stoppt auch viele Debatten unter denen auf der anderen Seite, die behaupten, dass die Forschung voreingenommen oder verzerrt ist oder nicht auf wissenschaftlichen Methoden basiert.

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So ermitteln Sie die Ergebnisse Ihrer Daten

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Nehmen Sie Ihre Rohdaten und bestimmen Sie den Mittelwert Ihrer gesammelten Informationen. Führen Sie in einem Standardverteilungsmodell sowohl einen linken als auch einen rechten Schwanztest durch. Dies sind Tests, die durchgeführt werden, um die Verteilung der Daten anzuzeigen, um einen Durchschnitt oder einen Mittelwert zu bestimmen.

Sie suchen nach logischen Trends in Ihrer Forschung, die auf die statistische Signifikanz hinweisen. Wenn sich Ihr linker oder rechter Schwanztest als wahr erweist, kann dies auf einen eindeutigen Trend in Ihren Stichprobendaten hinweisen.

Solange Ihre Testergebnisse die Nullhypothese widerlegen, ist Ihre ursprüngliche Hypothese wahrscheinlich signifikant.

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Der P-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie richtig liegen.

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Einfach ausgedrückt zeigt Ihr P-Wert, dass Ihre Hypothese richtig ist, was durch die Ablehnung der Nullhypothese bewiesen wird. Sie suchen nach Zahlen, die darauf hinweisen, dass Ihre Forschungshypothese richtig ist.

Der Schlüssel für einen Forscher besteht darin, sich alle Trends mit 1 oder 2 Standardabweichungen nach links oder rechts sowie alle anderen Ergebnisse anzusehen, die in einem Verteilungsdiagramm extrem erscheinen.

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Rechne nach.

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Das Verfahren zur Bestimmung des P-Wertes einer statistischen Studie ist unten aufgeführt. Beachten Sie jedoch, dass möglicherweise mehrere andere Schritte als diese eingeschlossen werden müssen, wenn Ihre Hypothese verschiedene Fakten oder Populationen umfasst.

1. Führen Sie einen linken Schwanztest in einer Normalverteilung durch.

2. Nehmen Sie den z-Wert und setzen Sie die Formel ein.

3. Finden Sie die Wahrscheinlichkeit, dass z kleiner als 1,34 ist, zum Beispiel mit z=1,34.

4. Führen Sie den Right-Tail-Test auf die gleiche Weise durch und fügen Sie die Variablen ein.

5. Verwenden Sie Ihre Verteilungstabelle, um den p-Wert zu bestimmen.

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Anwenden, was Sie über P-Werte gelernt haben

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Bei Statistik geht es um Mathematik, aber das bedeutet nicht, dass Sie keinen praktischen gesunden Menschenverstand anwenden sollten.

Letztendlich geht es bei Statistik um Forschung, und deshalb ist der p-Wert so wertvoll. Sobald Sie den p-Wert ermittelt haben (die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese falsch ist), können Sie Ihre Forschung mit Zuversicht präsentieren und die p-Werte als Beweis dafür notieren, dass Sie eher Recht als Unrecht haben.

Eine nette Art, sich von Zahlen stützen zu lassen, oder?

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