假設檢定第三個步驟就是要計算P值(P-Value)
但我們不打算詳細講P值怎麼算
而是要不涉及數學計算的談, P值是什麼?
在假設檢定 Step 3, 已經根據你個人可承受的最大錯誤限度決定了型I風險, 顯著水準
(這個錯誤是H0是真的,你卻錯誤決定不相信他的決策)
(在我們的培養土例子就是: A B牌培養土對發芽力的功效是一樣的)
(結果這一次的事實是B牌發芽率好, 結果我們就相信他們在發芽功效上有差異)
在Step 3 就是要根據這次收集的數據, 跟顯著水準比
P值正式定義:
若是H0的陳述才是事實, 與現在實驗結果相比, 出現相同或者還要更離譜/不可能事情的機率.
所謂的與"現在的實驗結果"相比, 以我們本例來說, 就是"發芽率"
品牌別 撥種數 發芽數 發芽率 培養土價格10L
A培養土 136 125 91.91% 99元
B培養土 136 130 95.59% 150元
因為發芽率差距越大, 我們就會選擇發芽率高的那個, 若是發芽率結果相近, 其實我們會選價格便宜那個!
所以這邊的實驗結果就是發芽率的差距: |95.59%-91.91%|=|91.91%-95.59%|=3.68%
這次實驗結果有3.68%的發芽率差距, 如果這是事實, 那撒下1000個小生命,就是將近37株的差距!!
不可謂不大啊!
所以說, 與這次結果相同或者還要更離譜的事情就是發芽率差距一直拉大
3.68%, 3.69%, 3.70%, 3.71%......真是族繁不及備載
所以把這些事情發生的機率全部加起來, 就是P值了
( 就是 P值=P(在AB培養土發芽沒有差異下, 發芽率差距卻等於或超過3.68%) )
你一定是想說:「 你為什麼不說"人話啊!", 誰聽得懂你們統計學家說的語言」
講白話一點, P值就是
拒絕H0時, 你會犯錯誤決策的風險大小
或者是
H0的陳述是對時,這次取樣的資料顯示, 對H0的支持度
總之, P值一定是在H0為真時之下計算的,
這一句話很重要,
因為我看過太多...太多..., 受過統計訓練的人, 居然連計算P值的條件是什麼都不知道
計算P值, 一定是"先假設H0為真", 然後再考慮資料顯示的背離程度, 這才是P值精隨
以這裡的例子來說, 若以Minitab計算P值
先點選路徑,
輸入數值
(事件必須輸入發芽總數, 也就是你感興趣的事件發生了幾次)
(試驗必須需入撥種數,也就是你試驗了多少次?)
按確定後, 會話視窗就會出現P值=0.209
所以白話來說:
1.)若是你選擇相信AB兩種培養土發芽率不同, 這是個錯誤決定的風險是20.9%
你覺得風險會很大嗎?
2.)這次收集的資料顯示, 支持「AB培養土的發芽率相同」的支持率有20.9%
你覺得高嗎?
有了P值之後, 你就可以下決策了,所以請你繼續看下去吧!
統計諮詢 假設檢定 Step 4: 用哪一牌的培養土育苗最好?"
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