Ano ang P-Halaga?
Sa mga istatistika, ang p-halaga ay ang posibilidad na makuha ang sinusunod na mga resulta ng isang pagsubok, sa pag-aakalang tama ang null hypothesis. Ito ay ang antas ng marginal na kahulugan sa loob ng isang statistical hypothesis test na kumakatawan sa posibilidad ng paglitaw ng isang naibigay na kaganapan. Ang p-halaga ay ginagamit bilang isang alternatibo sa mga puntos ng pagtanggi upang magbigay ng pinakamaliit na antas ng kabuluhan kung saan ang null hypothesis ay tanggihan. Ang isang mas maliit na p-halaga ay nangangahulugan na mayroong mas malakas na katibayan na pabor sa alternatibong hypothesis.
Paano Kinakalkula ang P-Halaga?
Ang mga P-halaga ay kinakalkula gamit ang mga talahanayan ng p-halaga o mga spreadsheet / statistical software. Dahil ang iba't ibang mga mananaliksik ay gumagamit ng iba't ibang mga antas ng kabuluhan kapag sinusuri ang isang katanungan, ang isang mambabasa ay kung minsan ay nahihirapan sa paghahambing ng mga resulta mula sa dalawang magkakaibang pagsubok.
Halimbawa, kung ang dalawang pag-aaral ng pagbabalik mula sa dalawang partikular na mga pag-aari ay ginanap gamit ang dalawang magkakaibang mga antas ng kabuluhan, hindi maikumpara ng isang mambabasa ang posibilidad ng pagbabalik para sa dalawang assets.
Para sa kadalian ng paghahambing, ang mga mananaliksik ay madalas na nagtatampok ng p-halaga sa pagsubok ng hypothesis at pinapayagan ang mambabasa na bigyang kahulugan ang istatistika ng kanilang sarili. Ito ay tinatawag na diskarte sa p-halaga sa pagsubok sa hypothesis.
Diskarte sa P-Halaga sa Pagsubok ng Hipotesis
Ang diskarte sa p-halaga sa pagsubok ng hypothesis ay gumagamit ng kinakalkula na posibilidad upang matukoy kung mayroong katibayan na tanggihan ang null hypothesis. Ang null hypothesis, na kilala rin bilang haka, ay ang paunang pag-angkin tungkol sa isang populasyon ng mga istatistika.
Ang kahalili na hypothesis ay nagsasabi kung ang populasyon ng populasyon ay naiiba sa halaga ng populasyon ng populasyon na nakasaad sa haka. Sa pagsasagawa, ang p-halaga, o kritikal na halaga, ay inilahad nang maaga upang matukoy kung paano ang kinakailangang halaga upang tanggihan ang null hypothesis.
Error sa Uri ng I-type
Ang isang uri ng pagkakamali ko ay ang maling pagtanggi sa null hypothesis. Ang posibilidad ng isang uri ng error na nagaganap o pagtanggi sa null hypothesis kapag ito ay totoo ay katumbas ng kritikal na halaga na ginamit. Sa kabaligtaran, ang posibilidad ng pagtanggap ng null hypothesis kapag ito ay totoo ay katumbas ng 1 minus ang kritikal na halaga.
Real-World Halimbawa ng P-Halaga
Ipagpalagay na inangkin ng isang namumuhunan na ang pagganap ng portfolio ng kanilang pamumuhunan ay katumbas ng sa Standard & Poor's (S&P) 500 Index. Upang matukoy ito, ang mamumuhunan ay nagsasagawa ng isang dalawang-buntot na pagsubok. Sinasabi ng null hypothesis na ang pagbabalik ng portfolio ay katumbas ng pagbabalik ng S&P 500 sa isang tinukoy na panahon, habang ang kahalili na hypothesis ay nagsasabi na ang pagbabalik ng portfolio at ang pagbabalik ng S&P 500 ay hindi katumbas. Kung ang mamumuhunan ay nagsagawa ng isang isang buntot na pagsubok, ang kahaliling hypothesis ay sasabihin na ang mga pagbabalik ng portfolio ay mas mababa o mas malaki kaysa sa pagbabalik ng S&P 500.
Ang isang karaniwang ginagamit na p-halaga ay 0.05. Kung ang mamumuhunan ay nagtapos na ang p-halaga ay mas mababa sa 0.05, mayroong malakas na katibayan laban sa null hypothesis. Bilang resulta, tanggihan ng mamumuhunan ang null hypothesis at tatanggapin ang kahaliling hypothesis.
Sa kabaligtaran, kung ang p-halaga ay mas malaki kaysa sa 0.05, na nagpapahiwatig na may mahinang katibayan laban sa pang-haka, kung kaya't ang mamumuhunan ay mabibigo na tanggihan ang null hypothesis. Kung nahanap ng namumuhunan na ang p-halaga ay 0.001, may malakas na katibayan laban sa null hypothesis, at ang pagbabalik ng portfolio at ang pagbabalik ng S&P 500 ay maaaring hindi katumbas.
