Was ist der P-Wert?

Beim Testen statistischer Hypothesen ist der p-Wert (Wahrscheinlichkeitswert) ein Wahrscheinlichkeitsmaß zum Finden der beobachteten oder extremeren Ergebnisse, wenn die Nullhypothese eines gegebenen statistischen Tests wahr ist. Der p-Wert ist ein Primärwert, der zur Quantifizierung der statistischen Signifikanz der Ergebnisse eines Hypothesentests verwendet wird. Hypothesentest Der Hypothesentest ist eine Methode zur statistischen Inferenz. Es wird verwendet, um zu testen, ob eine Aussage zu einem Populationsparameter korrekt ist. Hypothesentest .

P-Wert

Die Hauptinterpretation des p-Werts ist, ob es genügend Beweise gibt, um die Nullhypothese abzulehnen. Wenn der p-Wert relativ niedrig ist (weniger als das Signifikanzniveau), können wir feststellen, dass es genügend Beweise gibt, um die Nullhypothese abzulehnen. Andernfalls sollten wir die Nullhypothese nicht ablehnen.

Die Schlussfolgerungen zum Hypothesentest werden gezogen, wenn der p-Wert eines Tests mit dem Signifikanzniveau verglichen wird, das die Rolle eines Benchmarks spielt. Die typischsten Signifikanzniveaus sind 0,10, 0,05 und 0,01. Das Signifikanzniveau von 0,05 wird als konventionell angesehen und am häufigsten verwendet.

Wie verwende ich den P-Wert beim Testen von Hypothesen?

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den p-Wert beim Testen von Hypothesen zu verwenden:

  1. Bestimmen Sie Ihr Signifikanzniveau (α). Das Signifikanzniveau sollte im Allgemeinen in den ersten Schritten des Entwurfs eines Hypothesentests gewählt werden. Die häufigsten Signifikanzniveaus umfassen 0,10, 0,05 und 0,01.
  2. Berechnen Sie den p-Wert. Es gibt zahlreiche Softwareanwendungen, die die Berechnung anbieten. Beispielsweise ermöglicht Microsoft Excel die Berechnung des p-Werts mit dem Data Analysis ToolPak.
  3. Vergleichen Sie den erhaltenen p-Wert mit dem Signifikanzniveau (α) und ziehen Sie die relevanten Schlussfolgerungen. Die allgemeine Regel lautet hier: Wenn die Zahl unter dem Signifikanzniveau liegt, gibt es genügend Beweise, um die Nullhypothese eines Experiments abzulehnen.

Der Grad der statistischen Signifikanz variiert im Allgemeinen je nach Signifikanzniveau. Beispielsweise wird ein p-Wert von mehr als 0,05 als statistisch signifikant angesehen, während ein Wert von weniger als 0,01 als statistisch hoch signifikant angesehen wird.

Fehlinterpretationen des P-Wertes

In der Statistik Grundlegende Statistikkonzepte für Finanzen Ein solides Verständnis der Statistik ist von entscheidender Bedeutung, um die Finanzen besser verstehen zu können. Darüber hinaus können Statistikkonzepte den Anlegern bei der Überwachung helfen. Der p-Wert kann tatsächlich als eines der am häufigsten falsch interpretierten Konzepte angesehen werden. Das größte Missverständnis über das Konzept ist, dass es eine Wahrscheinlichkeit ist, dass die Nullhypothese wahr ist (oder es ist eine Wahrscheinlichkeit, dass die alternative Hypothese falsch ist).

In der Realität bestimmt der p-Wert nicht die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist, sondern gibt lediglich die Wahrscheinlichkeit an, dass die Ergebnisse einer Studie mindestens so extrem sind wie die tatsächlich beobachteten Ergebnisse, wenn die Nullhypothese wahr ist. Mit anderen Worten, es gibt die Wahrscheinlichkeit an, genügend Beweise zu haben, um die Nullhypothese abzulehnen oder nicht abzulehnen.

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  • Erwarteter Wert Erwarteter Wert Der erwartete Wert (auch als EV, Erwartung, Durchschnitt oder Mittelwert bezeichnet) ist ein langfristiger Durchschnittswert von Zufallsvariablen. Der erwartete Wert zeigt auch an
  • Nichtparametrische Tests Nichtparametrische Tests In der Statistik sind nichtparametrische Tests Methoden der statistischen Analyse, für die keine Verteilung erforderlich ist, um die erforderlichen zu analysierenden Annahmen zu erfüllen
  • Stichprobenauswahlverzerrung Stichprobenauswahlverzerrung Die Stichprobenauswahlverzerrung ist die Verzerrung, die sich aus dem Versagen ergibt, die ordnungsgemäße Randomisierung einer Populationsstichprobe sicherzustellen. Die Mängel der Stichprobenauswahl
  • Gesamtwahrscheinlichkeitsregel Gesamtwahrscheinlichkeitsregel Die Gesamtwahrscheinlichkeitsregel (auch als Gesetz der Gesamtwahrscheinlichkeit bekannt) ist eine grundlegende Regel in der Statistik in Bezug auf bedingte und marginale

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