Nilai P adalah pengukuran statistik yang membantu saintis menentukan apakah hipotesis mereka betul. Nilai P digunakan untuk menentukan apakah hasil eksperimen mereka berada dalam julat nilai yang normal untuk perkara yang dikaji. Biasanya, jika nilai P dari satu set data jatuh di bawah nilai yang telah ditentukan (misalnya, 0,05), saintis akan menolak hipotesis nol eksperimen mereka - dengan kata lain, mereka akan menolak hipotesis di mana pemboleh ubah eksperimen mempunyai tiada kesan yang signifikan terhadap hasilnya. Hari ini, nilai p biasanya dijumpai dalam jadual rujukan dengan mengira nilai kuasa dua chi.
Langkah
Langkah 1. Tentukan hasil eksperimen yang diharapkan
Biasanya, ketika para saintis melakukan eksperimen dan meneliti hasilnya, mereka sudah mempunyai idea mengenai hasil normal atau biasa sebelumnya. Ini dapat berdasarkan hasil eksperimen sebelumnya, set data pemerhatian yang boleh dipercayai, literatur ilmiah, dan / atau sumber lain. Untuk percubaan anda, tentukan hasil yang anda harapkan dan tuliskan sebagai nombor.
Contoh: Andaikan kajian sebelumnya menunjukkan bahawa, di peringkat nasional, tiket laju dikeluarkan lebih kerap untuk kereta merah daripada kereta biru. Andaikan hasil rata-rata di peringkat nasional menunjukkan nisbah 2: 1 dengan nisbah kereta merah menjadi lebih banyak. Kami ingin mengetahui sama ada polis di bandar kami juga mendapat kecenderungan yang sama dengan menganalisis tiket laju yang dikeluarkan oleh polis di bandar kami. Sekiranya kami mengambil sampel rawak sebanyak 150 tiket laju yang diberikan kepada kereta merah dan biru di bandar kami, kami harapkan 100 untuk kereta merah dan 50 untuk kereta biru sekiranya unit polis di bandar kita memberikan tiket mengikut perbandingan di peringkat nasional.
Langkah 2. Tentukan pemerhatian eksperimen anda
Setelah menentukan nilai yang diharapkan, anda boleh menjalankan eksperimen dan mencari nilai sebenar (atau pemerhatian). Sekali lagi, tuliskan hasilnya sebagai nombor. Sekiranya kita memanipulasi beberapa keadaan eksperimen dan hasil yang diperhatikan berbeza dari hasil yang diharapkan, ada dua kemungkinan: sama ada ini berlaku secara kebetulan, atau manipulasi pemboleh ubah eksperimen kita yang menyebabkan perbezaan ini. Tujuan mencari nilai p pada dasarnya adalah untuk menentukan apakah hasil yang diperhatikan berbeza dari hasil yang diharapkan hingga titik di mana hipotesis nol - hipotesis bahawa tidak ada hubungan antara pemboleh ubah eksperimen dan hasil yang diperhatikan - tidak dapat ditolak.
Contoh: Andaikan, di bandar kami, kami memilih 150 keping tiket secara rawak yang diberikan kepada kedua-dua kereta merah dan biru. Kita mendapatkan 90 tiket untuk kereta merah dan 60 untuk kereta biru. Ini berbeza dengan hasil yang kami harapkan iaitu 100 dan 50. Adakah manipulasi eksperimen kami (dalam hal ini, mengubah sumber data dari kebangsaan ke lokal) menyebabkan perubahan dalam hasil, atau apakah polis kota kami memiliki kecenderungan yang sama dengan tingkat nasional, dan kami hanya melihat kebetulan? Nilai p akan membantu kita menentukannya.
Langkah 3. Tentukan tahap kebebasan untuk eksperimen anda
Tahap kebebasan adalah ukuran jumlah kebolehubahan dalam kajian, yang ditentukan oleh jumlah kategori yang anda kaji. Persamaan untuk darjah kebebasan adalah Darjah kebebasan = n-1, di mana n adalah bilangan kategori atau pemboleh ubah yang dianalisis dalam eksperimen anda.
-
Contoh: Eksperimen kami mempunyai dua kategori hasil: satu untuk kereta merah dan satu untuk kereta biru. Oleh itu, dalam eksperimen kami, kami mempunyai 2-1 = 1 darjah kebebasan.
Sekiranya kita membandingkan kereta merah, biru, dan hijau, kita akan mempunyai
Langkah 2. darjah kebebasan dan sebagainya.
Langkah 4. Bandingkan hasil yang diharapkan dengan hasil yang diperhatikan menggunakan chi kuasa dua
Chi kuasa dua (ditulis x2) adalah nilai berangka yang mengukur perbezaan antara nilai yang diharapkan dan yang diperhatikan dari eksperimen. Persamaan untuk chi kuasa dua adalah: x2 = ((o-e)2/ e), di mana o adalah nilai yang diperhatikan dan e adalah nilai yang diharapkan. Tambahkan hasil persamaan ini untuk semua kemungkinan hasil (lihat di bawah).
- Perhatikan bahawa persamaan ini menggunakan operator (sigma). Dengan kata lain, anda mesti mengira ((| o-e | -.05)2/ e) untuk setiap hasil yang mungkin, kemudian tambahkan hasilnya untuk mendapatkan nilai kuadrat chi. Dalam contoh kami, kami mempunyai dua hasil - sebuah kereta yang mendapat tiket merah atau biru. Oleh itu, kita dapat mengira ((o-e)2/ e) dua kali - sekali untuk kereta merah dan satu lagi untuk kereta biru.
-
Contoh: Mari masukkan nilai dan pemerhatian yang diharapkan ke dalam persamaan x2 = ((o-e)2/ e). Ingatlah bahawa, kerana pengendali sigma, kita harus menghitung ((o-e)2/ e) dua kali - sekali untuk kereta merah dan satu lagi untuk kereta biru. Langkah pemprosesan adalah seperti berikut:
- x2 = ((90-100)2/100) + (60-50)2/50)
- x2 = ((-10)2/100) + (10)2/50)
- x2 = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3.
Langkah 5. Pilih tahap kepentingan
Setelah mengetahui tahap kebebasan kit eksperimen kami dan nilai chi kuadrat, hanya ada satu perkara terakhir yang perlu kita lakukan sebelum kita dapat menemui nilai p kita - kita perlu menentukan tahap kepentingannya. Pada asasnya, tahap keertian adalah ukuran sejauh mana kita yakin dengan hasil kita - tahap kepentingan yang rendah sepadan dengan kebarangkalian yang rendah bahawa hasil percubaan disebabkan oleh kebetulan dan sebaliknya. Tahap keertian ditulis sebagai perpuluhan (misalnya 0,01), yang sesuai dengan persen kemungkinan hasil percubaan disebabkan oleh kebetulan (dalam hal ini, 1%).
- Secara konvensyen, saintis biasanya menetapkan nilai signifikan untuk eksperimen mereka pada 0,05 atau 5 peratus. Ini bermaksud bahawa hasil eksperimen yang sesuai dengan tahap kepentingan ini, paling banyak, mempunyai kebetulan 5%. Dengan kata lain, ada kemungkinan 95% hasilnya disebabkan oleh manipulasi saintis terhadap pemboleh ubah eksperimen, dan bukan kebetulan. Bagi kebanyakan eksperimen, keyakinan 95% mengenai hubungan antara dua pemboleh ubah tersebut, dianggap berjaya menunjukkan hubungan antara keduanya.
- Contoh: Untuk contoh kereta merah dan biru kami, mari ikuti perjanjian saintifik dan tentukan tahap kepentingan kami 0, 05.
Langkah 6. Gunakan jadual taburan chi square untuk menganggar nilai p anda
Saintis dan ahli statistik menggunakan jadual nilai yang besar untuk mengira nilai p untuk eksperimen mereka. Jadual ini biasanya ditulis dengan paksi menegak di sebelah kiri menunjukkan darjah kebebasan dan paksi mendatar di bahagian atas menunjukkan nilai p. Gunakan jadual ini dengan mencari tahap kebebasan anda terlebih dahulu, kemudian baca baris dari kiri ke kanan sehingga anda mendapat nilai pertama yang lebih besar daripada nilai chi kuadrat anda. Lihat nilai p di bahagian atas lajur - nilai p anda berada di antara nilai ini dan nilai terbesar seterusnya (nilai kanan di sebelah kiri).
- Jadual taburan Chi Square boleh didapati dari pelbagai sumber - ia boleh didapati dengan mudah dalam talian atau buku teks sains atau statistik. Sekiranya anda tidak memilikinya, gunakan jadual yang ditunjukkan dalam foto di atas atau jadual dalam talian percuma, seperti jadual yang disediakan oleh medcalc.org di sini.
-
Contoh: Kuadrat chi kami adalah 3. Oleh itu, mari kita gunakan jadual taburan chi square pada foto di atas untuk mencari anggaran nilai p. Oleh kerana kita tahu bahawa eksperimen kita hanya ada
Langkah 1. darjah kebebasan, kita akan bermula dari meja teratas. Kami pergi dari kiri ke kanan di baris ini sehingga kita mendapat nilai yang lebih tinggi daripada
Langkah 3. - nilai kuadrat chi kami. Nilai pertama yang kami dapati ialah 3.84. Melihat lajur ini, kami melihat bahawa nilai p yang sepadan adalah 0.05. Ini bermaksud bahawa nilai p kami adalah antara 0.05 dan 0.1 (nilai p terbesar seterusnya dalam jadual).
Langkah 7. Tentukan sama ada akan menolak atau mempertahankan hipotesis nol anda
Oleh kerana anda telah menjumpai anggaran nilai p untuk percubaan anda, anda boleh memutuskan sama ada akan menolak atau tidaknya hipotesis nol eksperimen anda (sebagai peringatan, ini adalah hipotesis bahawa pemboleh ubah eksperimen yang anda manipulasi tidak mempengaruhi hasil yang anda perhatikan). Sekiranya nilai p anda lebih rendah daripada nilai kepentingan anda, tahniah - anda telah membuktikan bahawa ada kemungkinan besar terdapat hubungan antara pemboleh ubah yang anda manipulasi dan pemerhatian anda. Sekiranya nilai p anda lebih besar daripada nilai kepentingan anda, anda tidak boleh mengatakan dengan pasti bahawa hasil yang anda perhatikan adalah hasil dari kebetulan atau manipulasi eksperimen anda.
- Contoh: Nilai p kami adalah antara 0.05 dan 0.1. Maksudnya, tidak kurang dari 0.05, jadi, sayangnya, kami tidak dapat menolak hipotesis nol kita. Ini bermaksud bahawa kita tidak mencapai had keyakinan minimum 95% yang telah kita tetapkan sehingga dapat dikatakan bahawa polis di kota kita memberikan tiket tiket untuk kereta merah dan biru dengan nisbah yang sangat berbeza dari rata-rata nasional.
- Dengan kata lain, ada kemungkinan 5-10% bahawa pemerhatian kita bukan hasil dari perubahan lokasi (menganalisis kota kita, dan bukan keseluruhannya), tetapi kebetulan. Oleh kerana kita mencari kebarangkalian kurang dari 5%, kita tidak boleh mengatakan bahawa kita yakin bahawa polis di bandar kita cenderung untuk tiket kereta merah - ada kemungkinan yang sedikit tetapi secara statistik sangat berbeza bahawa mereka tidak mempunyai kecenderungan ini.
Petua
- Kalkulator saintifik akan membuat pengiraan lebih mudah. Anda juga boleh mencari kalkulator dalam talian.
- Anda boleh mengira nilai p menggunakan beberapa program komputer, termasuk perisian hamparan yang biasa digunakan dan perisian statistik yang lebih khusus.
