ค่า p คืออะไร?

ค่า p ของการศึกษาคือความน่าจะเป็นที่การวัดของคุณอาจเกิดขึ้นได้แม้ว่าจะไม่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรที่คุณทดสอบ

ค่า p ขนาดเล็กแนะนำให้การสังเกตของคุณเป็นข้อบ่งชี้ที่ดีว่าตัวแปรที่ถูกทดสอบและวัดในการทดลองของคุณมีการเชื่อมต่ออย่างใกล้ชิด

ค่า p ที่ใหญ่กว่าแนะนำให้ผลลัพธ์ของคุณดูมากหรือน้อยเหมือนที่คุณได้รับในที่ที่ไม่มีความสัมพันธ์ซึ่งหมายความว่าคุณไม่สามารถมั่นใจได้ว่ามีการเชื่อมต่อหลังจากทั้งหมด

เดี๋ยวก่อนอะไร? คุณสามารถอธิบายค่า p ในแง่ที่ง่ายกว่าได้หรือไม่?

การทดลองทางวิทยาศาสตร์มักจะเปรียบเทียบลักษณะบางอย่างของผู้คนวัตถุหรือเหตุการณ์เพื่อทำความเข้าใจว่าพวกเขาอาจเกี่ยวข้องกันอย่างไร

กินอาหารที่มีไขมันทำให้คุณมีน้ำหนัก?สามารถใช้ยาเฉพาะได้ลดอาการของโรค? เท่าไรคาเฟอีนเป็นสิ่งที่ดี-หรือไม่ดี) สำหรับคุณ? เราอาจสันนิษฐานว่ามีการเชื่อมต่อที่สิ่งหนึ่งเป็นสาเหตุของอีกสิ่งหนึ่ง

หากเราเชื่อว่าหนึ่งในสิ่งเหล่านั้นมีอิทธิพลต่ออีกสิ่งหนึ่งเราสามารถเรียกธรรมชาติของความสัมพันธ์นั้นว่าเป็นสมมติฐาน (ตัวอย่างเช่น "อาหารไขมันทำให้คุณมีน้ำหนักเพิ่มขึ้น" เป็นสมมติฐาน)

ในความเป็นจริงอาจไม่มีความสัมพันธ์ใด ๆ เราเรียกสิ่งนี้ว่าสมมติฐานว่าง ("อาหารไขมันไม่ได้ทำให้คุณมีน้ำหนักเพิ่มขึ้น" เป็นสมมติฐานว่าง)

เป็นไปไม่ได้ที่จะรู้ว่าอันไหนที่ทำงานอย่างแท้จริงในจักรวาล น่าเศร้าที่ไม่มีหนังสือคำตอบขนาดใหญ่คุณสามารถมองเข้าไปข้างใน สิ่งที่ดีที่สุดที่ทุกคนสามารถทำได้คือการวัดตัวแปรแต่ละตัวและเปรียบเทียบพวกเขาเพื่อดูว่าการเพิ่มขึ้นหนึ่งหมายถึงการเพิ่มขึ้น (หรือลดลง) ในอีก; สิ่งที่เราอ้างถึงเป็นความสัมพันธ์

ค่า p เป็นวิธีการทดสอบความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ทางสถิติ มันให้ตัวเลขระหว่างศูนย์และหนึ่ง; ยิ่งใกล้เข้ามามากเท่าไหร่คุณก็จะมีความมั่นใจน้อยลงในสมมติฐานของคุณ

ค่า p ขนาดใหญ่ไม่ได้หมายถึงสมมติฐานว่างของคุณมีแนวโน้มที่จะเป็นจริง เพียงว่าสมมติฐานของคุณอาจไม่ได้อธิบายการสังเกตของคุณ

ในทำนองเดียวกันยิ่งจำนวนที่ใกล้เคียงกับศูนย์ได้รับมากเท่าใดก็ยิ่งมีโอกาสน้อยที่คุณจะได้รับผลลัพธ์เหล่านั้นหากสมมติฐานว่างอยู่ในที่ทำงานจริง ๆ มันไม่ได้ทำให้สมมติฐานของคุณเป็นจริงเช่นกัน แต่มันทำให้มันเป็นเดิมพันที่ดีกว่ามาก

เมื่อไหร่ที่เราจะบอกว่าสมมติฐานของเราเป็นจริง?

ในทางเทคนิคไม่มีตัวเลขใดที่แยกแยะว่าสมมติฐานชนิดใดที่ถูกต้องอย่างแน่นอน

แต่โดยการประชุมเราสามารถสรุปค่า p ใด ๆ ที่สูงกว่า 0.05 หมายถึงสมมติฐานว่างมีแนวโน้มที่จะเพิกเฉย ต่ำกว่า 0.05 เราสามารถยอมรับได้ว่าสมมติฐานของคุณสมควรที่จะได้รับการทดสอบอย่างจริงจังและทดสอบอีกครั้ง

ทุกครั้งที่ได้รับการทดสอบและมีชีวิตรอดยิ่งมีความมั่นใจมากขึ้นเราจะเป็นได้ว่าเราอยู่ในเส้นทางที่ถูกต้อง

ทำไม 0.05 จึงมีความสำคัญ?

ความสำคัญของ 0.05 เป็นมากกว่าอุบัติเหตุประวัติศาสตร์กว่าเหตุการณ์สำคัญทางคณิตศาสตร์

หนังสือที่มีอิทธิพลเรียกว่าวิธีการทางสถิติสำหรับผู้วิจัยเขียนโดยนักสถิติชาวอังกฤษ Ronald Aylmer (RA) Fisher ในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 สรุปตารางบางตัวของตัวแปรและค่า p ที่คำนวณได้ของพวกเขาในลักษณะที่แบ่งพวกเขาออก ฟิชเชอร์จะอ้างว่าการตัด 0.05 นั้นสะดวก "เป็นข้อ จำกัด ในการตัดสินว่าการเบี่ยงเบนควรพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่"

สะดวกตามที่ฟิชเชอร์พบนักวิจัยบางคนโต้แย้งเราไม่ควรขี้เกียจในการใช้มันสำหรับทุกสิ่งทางวิทยาศาสตร์ บางคนบอกว่าเราควรทิ้งมันและยอมรับระดับความไม่แน่นอน

มีการโต้เถียงที่อ้างว่าเราควรจะเข้มงวดกว่าลดค่าถึงตัวเลขที่เล็กกว่าของ 0.005 ที่จะมีความมั่นใจอย่างมากในสมมติฐาน

คนอื่นเตือนเร่งรีบในการเปลี่ยนแปลงเลยหมายความว่าเราสามารถคาดหวังได้ว่าค่า p ที่ 0.05 เป็นจำนวนมากในวิทยาศาสตร์ในขณะที่จะมาถึง

ผู้อธิบายทั้งหมดจะถูกกำหนดโดยผู้ตรวจสอบข้อเท็จจริงว่าถูกต้องและเกี่ยวข้องในเวลาที่เผยแพร่ ข้อความและรูปภาพอาจมีการเปลี่ยนแปลงลบหรือเพิ่มเป็นการตัดสินใจของกองบรรณาธิการเพื่อให้ข้อมูลเป็นปัจจุบัน