P vērtība un statistiskā nozīmība
P vērtība ir varbūtība novērot tikpat ekstrēmus vai ekstrēmākus datus, nekā tie, kas tika faktiski novēroti, pieņemot, ka nulles hipotēze ir patiesa. To 1925. gadā ieviesa Ronalds Fišers, un tā ir frekventistiskās hipotēžu testēšanas pamats. Statistiskā nozīmība tiek deklarēta, ja p vērtība ir zemāka par iepriekš noteiktu slieksni (alfa līmenis, parasti 0,05).
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
- Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician, 70(2), 129–133. DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). P-Value and the Concept of Statistical Significance in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-statistics/p-value-significance
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Efekta lielumsPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Problēma ar vairākkārtējiem salīdzinājumiemPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Nulles hipotēzes testēšanaPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Statistiskā jauda un izlases lielumsPētniecības statistika↔ salīdzināt
- I un II tipa kļūdasPētniecības statistika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Similar methods
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →