P-value: per valutare la significatività statistica

P-value

Definizione p-value:

p-value in statistica inferenziale indica il grado di significatività del campione. In un'analisi di campioni di dati, determina la probabilità di ottenere risultati uguali o meno probabili di quelli osservati durante il test, supponendo vera l'ipotesi nulla (o congettura).

Utilizzo

Nel test delle ipotesi il valore p o p-value determina se rispetto ad una popolazione di valori l'insieme campionato sia adeguatamente congruo o significativamente rappresentativo. In sintesi il p-value sottolinea se i valori dell'insieme campionato siano più o meno aderenti all'ipotesi formulata per descrivere una popolazione di valori attendibili.

P-value statistiche - Headvisor

Funzionamento

Normalmente in statistica inferenziale un valore di p-value maggiore di 0,05 indica che l'ipotesi campionata è nulla.

Viceversa un valore di p-value minore di 0,05 lascia pensare che l'ipotesi dei dati osservati siano statisticamente significativi.

L'approccio del p-value alla verifica delle ipotesi utilizza la probabilità calcolata per determinare se esistano prove per rifiutare l'ipotesi nulla.

L'ipotesi nulla, nota anche come "congettura", è l'affermazione iniziale su una popolazione (o processo di generazione di dati).

L'ipotesi alternativa afferma che se il parametro della popolazione differisce dal valore del parametro della popolazione indicato nella congettura.

In pratica, il livello di significatività viene stabilito in anticipo per determinare quanto piccolo deve essere il p-value per rifiutare l'ipotesi nulla (o congettura).

Poiché ricercatori diversi utilizzano livelli di significatività diversi nell'esaminare una domanda, a volte si possono avere difficoltà a confrontare i risultati di due diversi test. Ecco quindi che i diversi valori forniranno le informazioni adeguate a risolvere questo problema.

Nel test di normalità, in un insieme di dati raccolti, il p-value di normalità indica se minore di 0,05 che l'insieme dei dati statistici è difficilmente riconducibile ad un insieme Gaussiano. I valori quindi molto probabilmente appartengono a due o più insiemi distinti.

Viceversa se il p-value di normalità è superiore a 0,05 l'insieme dei dati raccolti avrà una forma Gaussiana indicando che l'insieme dei valori ha una distribuzione normale e quindi adeguatamente rappresentabile nel modello di analisi normale.

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