(MirageC/Moment/Getty Images) Der p-Wert einer Studie ist die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Messungen auch dann auftreten könnten, wenn kein Zusammenhang mit der von Ihnen getesteten Variablen besteht.
Kleinere p-Werte deuten darauf hin, dass Ihre Beobachtungen ein guter Hinweis darauf sind, dass die in Ihrem Experiment getesteten und gemessenen Variablen eng miteinander verbunden sind.
Größere p-Werte deuten darauf hin, dass Ihre Ergebnisse mehr oder weniger denen ähneln, die Sie erhalten würden, wenn keine Beziehung besteht, was bedeutet, dass Sie nicht sicher sein können, dass überhaupt ein Zusammenhang besteht.
Warte was? Können Sie den p-Wert einfacher erklären?
Bei wissenschaftlichen Experimenten werden typischerweise bestimmte Merkmale von Menschen, Objekten oder Ereignissen verglichen, um zu verstehen, wie diese miteinander in Zusammenhang stehen könnten.
Isst fetthaltige Lebensmittel nehmen Sie zu? Kann ein bestimmtes Medikament sein die Symptome einer Krankheit lindern? Wie viel Koffein ist gut ( oder schlecht ) für dich? Wir könnten annehmen, dass es einen Zusammenhang gibt, bei dem eine Sache eine andere verursacht.
Wenn wir glauben, dass eines dieser Dinge das andere beeinflusst, können wir die Natur dieser Beziehung als Hypothese bezeichnen. (Zum Beispiel ist „fettes Essen macht dick“ eine Hypothese.)
In Wirklichkeit besteht möglicherweise überhaupt keine Beziehung. Wir nennen dies eine Nullhypothese. („Fette Nahrung führt nicht zu einer Gewichtszunahme“ ist eine Nullhypothese.)
Es ist unmöglich zu wissen, wer wirklich im Universum am Werk ist. Leider gibt es keine Großes Buch der Antworten Sie können hineinschauen. Das Beste, was jemand tun kann, ist, jede Variable zu messen und sie zu vergleichen, um zu sehen, ob eine Zunahme der einen eine Zunahme (oder Abnahme) der anderen bedeutet. was wir als Korrelation bezeichnen.
Ein p-Wert ist eine Möglichkeit, eine mögliche Korrelation statistisch zu testen. Es gibt Ihnen eine Zahl zwischen null und eins; Je näher es der Eins kommt, desto weniger Vertrauen sollten Sie in Ihre Hypothese haben.
Große p-Werte bedeuten nicht Es ist wahrscheinlicher, dass Ihre Nullhypothese wahr ist. nur dass Ihre Hypothese Ihre Beobachtungen wahrscheinlich nicht erklärt.
Aus dem gleichen Grund gilt: Je näher die Zahl Null kommt, desto unwahrscheinlicher ist es, dass man solche Ergebnisse erhält, wenn die Nullhypothese tatsächlich am Werk wäre. Es macht Ihre Hypothese auch nicht wahr, aber es macht sie zu einer viel besseren Wahl.
Wann können wir dann sagen, dass unsere Hypothese wahr ist?
Technisch gesehen gibt es keine einheitliche Zahl, die unterscheidet, welche Art von Hypothese absolut richtig ist.
Konventionell können wir jedoch schließen, dass jeder p-Wert über 0,05 bedeutet, dass die Nullhypothese zu wahrscheinlich ist, um sie zu ignorieren. Unter 0,05 können wir uns darauf einigen, dass Ihre Hypothese es verdient, ernst genommen und erneut getestet zu werden.
Jedes Mal, wenn es getestet wird und übersteht, können wir sicherer sein, dass wir auf dem richtigen Weg sind.
Warum ist 0,05 signifikant?
Die Bedeutung von 0,05 ist eher eine Unfall der Geschichte als ein objektiver mathematischer Meilenstein.
Ein einflussreiches Buch mit dem Titel Statistische Methoden für wissenschaftliche Mitarbeiter , verfasst vom britischen Statistiker Ronald Aylmer (R.A.) Fisher im frühen 20. Jahrhundert, fasste bestimmte Variablentabellen und ihre berechneten p-Werte so zusammen, dass sie aufgeteilt wurden. Fisher behauptete später, der Grenzwert von 0,05 sei praktisch „als Grenze für die Beurteilung, ob eine Abweichung als signifikant angesehen werden sollte oder nicht“.
Praktisch, wie Fisher es fand, argumentieren einige Forscher Wir sollten nicht so faul sein, es für alle wissenschaftlichen Dinge zu übernehmen. Manche sagen wir sollten es aufgeben und akzeptieren Sie ein gewisses Maß an Unsicherheit.
Es gibt ein Gegenargument, das besagt, dass wir strenger vorgehen sollten: den Wert mindern auf einen noch kleineren Wert von 0,005, um in einer Hypothese überaus sicher zu sein.
Andere warnen vor Da wir so voreilig sind, ihn überhaupt zu ändern, können wir davon ausgehen, dass ein p-Wert von 0,05 in der Wissenschaft noch für eine Weile eine bedeutende Zahl sein wird.
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